Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно LLM Optimization Techniques You MUST Know for Faster, Cheaper AI (2025 Top 10 Guide) или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
Mastering machine learning system design is crucial for landing top-tier jobs at FAANG companies like Meta and Google. This ultimate guide covers everything you need to ace your ML system design interview, from data pipelines to model deployment. ⏳ TIMESTAMPS: [00:00] Introduction 🚀 [01:00] Inference Inefficiencies 🤖 [01:30] How LLM Works ? 🏗️ [03:35] Attention Mechanism 📊 [04:40] Optimization Techniques⚙️ [12:10] Extra Techniques 🌍 [12:45] End🎯 Deploying Large Language Models (LLMs) efficiently is a game-changer in 2025! In this video, we’ll cover the Top 10 powerful techniques to optimize your LLMs — from TensorRT acceleration to quantization and Mixture of Experts (MoE) models. ✅ Make your models faster and cheaper ✅ Cut inference costs by up to 90% ✅ Serve millions of users at lightning speed ✅ Use the same strategies as OpenAI, Meta, and Google DeepMind 🎯 What You’ll Learn: Quantization for ultra-small models (8-bit, 4-bit LLMs) Pruning techniques to remove unnecessary weights Knowledge Distillation to create lightweight student models TensorRT optimizations for GPU-accelerated inference Mixture of Experts (MoE) for scaling massive models efficiently LoRA & PEFT methods for easy, cheap fine-tuning Dynamic and Efficient Attention Mechanisms like FlashAttention 🚀 Whether you're building real-time AI apps, mobile AI, or scaling to production — these techniques will cut your costs and boost your performance. 🔗 WATCH NEXT: How TensorRT-LLM Speeds Up GPT Models → [link] Best Quantization Tools for LLMs → [link] Distillation for Smaller, Faster AI Models → [link] 📢 FOLLOW US: 📍 Twitter: TBU 📍 Instagram: TBU 📍 Facebook: TBU 🔔 SUBSCRIBE for weekly AI optimization tips and LLM deployment strategies! #LLMOptimization #TensorRT #Quantization #DeepLearning #MixtureOfExperts #LoRA #MLDeployment #MachineLearning #AI2025 🎬 WATCH MORE ML SYSTEM DESIGN VIDEOS: 🔗 https://www.youtube.com/watch?v=xyz_e... https://www.youtube.com/watch?v=xyz_e... https://www.youtube.com/watch?v=xyz_e... 🌍 LINKS/Sources USED: • Mastering LLM Inference Optimization From ... 📢 FOLLOW US FOR MORE ML UPDATES: 📍 Twitter: TBU📍 Instagram: TBU📍 Facebook: TBU 🔔 SUBSCRIBE & Stay Ahead in ML System Design Interviews! 🚀 #MLSystemDesign #FAANG #Meta #Google #AI #MachineLearning #MLInterviews #DataEngineering #DeepLearning