Budowanie klasyfikatora bazy kodu z Jev
Deweloper dzieli się budową klasyfikatora bazy kodu z Jev, sugerując, że może rozwiązać problem przekombinowanego kodu od agentów, i pyta, co testować dalej.
Połączenie TypeGPU + ruNNtime + Jev umożliwia lokalne wnioskowanie i renderowanie w czasie rzeczywistym
Deweloper dzieli się doświadczeniem z połączenia TypeGPU, ruNNtime i Jev: ruNNtime zapewnia wydajne lokalne wnioskowanie, a TypeGPU pozwala wnioskowaniu i renderowaniu współdzielić zasoby GPU bezpośrednio bez kopiowania, wykonując trzy wnioskowania NN plus renderowanie w czasie rzeczywistym.
TypeGPU + ruNNtime + Jev @typesafeai is a very fun combo :D ruNNtime gives me efficient local inference, TypeGPU lets inference and rendering share GPU resources directly with zero copy. That’s 3 separate NN inferences plus rendering, all happening in realtime Since we control
· 699 likesOpen on X
More like this
Jev umożliwia LLM-as-a-Judge 20–200x szybciej i 40–400x taniej
Jev został użyty do wyboru, który model jest AGI, oferując 20–200x większą szybkość i 40–400x niższy koszt, czyniąc LLM-as-a-judge niezwykle szybkim i niemal darmowym.
Testowanie aplikacji z TypeSafe Jev i OpenCode
Filip dzieli się małym demo pokazującym szybkość testowania aplikacji z TypeSafe Jev i OpenCode.
