Karpenter와 Dragonfly 기반 GPU Scale-to-Zero로 Warm Start 7s 달성
Production-Ready GPU Inference Autoscaling on EKS with Karpenter, KEDA, and Dragonfly
mpsc 채널 기반의 정밀한 Backpressure 제어로 GPU VRAM 최적화
Rust Concurrency for AI Agents: Managing GPU Inference Slots
Azure Container Apps 도입으로 LLM 운영 비용 5~10배 절감 및 K8s 운영 공수 제거
Why Azure Container Apps for AI Workloads
10k QPS 처리, GPU 효율을 극대화하는 Dynamic Batching 설계
High-Throughput GPU Inference Batching System Design
BiRefNet 도입으로 머리카락·유리 객체 배경 제거 정확도 94% 달성
BiRefNet vs rembg vs U2Net: Which Background Removal Model Actually Works in Production?
TNG Technology Consulting이 LLM 추론 엔진 앞단에 LLM-Server 스케줄링 계층을 도입해 FIFO 큐의 사용자 독점 문제 해결
Efficient Request Queueing – Optimizing LLM Performance
Hugging Face가 FriendliAI의 추론 인프라를 Hub에 통합해 모델 배포 시 NVIDIA H100 GPU에서 1-클릭 배포 지원
Hugging Face and FriendliAI partner to supercharge model deployment on the Hub
Hugging Face와 Dask를 결합하여 100행 pandas 처리를 211백만행 클라우드 GPU 병렬 처리로 확장
Scaling AI-based Data Processing with Hugging Face + Dask
Hugging Face와 Cloudflare가 Deploy on Cloudflare Workers AI 통합으로 GPU 인프라 관리 없이 서버리스 모델 배포 제공, 일일 1000 요청 기준 약 $1의 비용으로 LLM 추론 운영
Bringing serverless GPU inference to Hugging Face users
Fetch가 Amazon SageMaker와 Hugging Face를 도입해 ML 파이프라인의 처리 지연을 50% 단축하고 문서 이해 모델 정확도를 200% 향상
Fetch Cuts ML Processing Latency by 50% Using Amazon SageMaker & Hugging Face