AI & MLOps エンジニア: LLM 推論と RAG パイプラインを強化!infrastructure#llm📝 Blog|分析: 2026年2月21日 02:03•公開: 2026年2月21日 02:00•1分で読める•r/mlops分析この AI & MLOps エンジニアは、大規模言語モデル (LLM) 推論と検索拡張生成 (RAG) の分野で大きな話題を呼んでいます。 スループットの向上、レイテンシの短縮、コスト最適化における目覚ましい進歩により、このエンジニアは間違いなく AI インフラストラクチャの最前線にいます。 彼らの専門知識は、最先端の AI アプリケーションの効率とパフォーマンスを大幅に向上させることを約束します。重要ポイント•LLM 推論を速度と効率のために最適化する専門家。•Kubernetes (EKS) 上でスケーラブルな AI マイクロサービスを構築およびデプロイした経験があります。•量子化など、レイテンシとコストを削減するためのさまざまなテクニックに精通しています。引用・出典原文を見る"PagedAttention と Continuous Batching を使用してシステムを vLLM に移行することにより、スループットを 20 から 80 トークン/秒 (4 倍) に増やすことに成功しました。"Rr/mlops2026年2月21日 02:00* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事Your Ultimate Guide to Cutting-Edge AI Tools for 2025-2026!新しい記事MIT Unveils Top AI Agents Shaping the Future!関連分析infrastructureカスタムASICがLLMの速度を新たな高みへ2026年2月21日 02:48infrastructureOpenClawのようなエージェントシステム:パーソナルAIの新たなフロンティア2026年2月21日 02:49infrastructureClaude Opus 4 がエージェントを強化:統一された AI 革命!2026年2月21日 00:15原文: r/mlops