Tin tức & kiến thức

Tin liên quan đến hệ thống của bạn: Node.js, Java, .NET, WordPress, PHP, JavaScript, Python.

Tất cả Hướng dẫn kỹ thuật Bảo mật Xu hướng công nghệ Sản phẩm & giải pháp

Lọc theo hệ thống bạn dùng Xóa lọc

Oracle Git .NET PHP Python Windows Linux OpenSSH Ubuntu WordPress Symfony JavaScript Nginx Adobe Twig Java

Bảo mật07:30 24 thg 7, 2026

Cảnh báo bảo mật: Lỗ hổng leo thang đặc quyền nghiêm trọng CVE-2026-12736 trong plugin Wpi...

PHPWordPress

Đọc tiếp

Hướng dẫn07:28 24 thg 7, 2026

Tối ưu bộ nhớ HBM GPU: Giải quyết tranh chấp giữa Vision Encoder và Language Decoder

.NET

Đọc tiếp

Hướng dẫn07:28 24 thg 7, 2026

Quản lý chi phí API Multi-Model hiệu quả với DigitalOcean Inference Router

.NET

Đọc tiếp

Hướng dẫn07:27 24 thg 7, 2026

Hướng dẫn đánh giá tính nhất quán của Serverless LLM Inference giữa các nhà cung cấp

Python

Đọc tiếp

Hướng dẫn07:26 24 thg 7, 2026

So sánh Inferentia2, TPU, Groq LPU và Tenstorrent: Lựa chọn thay thế GPU cho LLM Serving

.NET

Đọc tiếp

Hướng dẫn07:23 24 thg 7, 2026

Tối Ưu Chi Phí Suy Luận (LLM Inference) Trên GPU Dedicated Theo Lưu Lượng Truy Cập

.NET

Đọc tiếp

Hướng dẫn07:23 24 thg 7, 2026

Hướng dẫn chọn mô hình LLM tối ưu cho bài toán Inference trong Production

.NET

Đọc tiếp

Hướng dẫn07:23 24 thg 7, 2026

Hướng dẫn xây dựng AI Customer Support Agent với cơ chế Fallback Routing thời gian thực

Python

Đọc tiếp

Hướng dẫn07:23 24 thg 7, 2026

So sánh Serverless, Dedicated và Self-Hosted LLM Inference: Khi nào tự host rẻ hơn?

.NET

Đọc tiếp

Hướng dẫn07:22 24 thg 7, 2026

Cơ Chế Continuous Batching: Tối Ưu Hiệu Năng GPU Trong vLLM, TGI Và SGLang

.NET

Đọc tiếp

Hướng dẫn07:22 24 thg 7, 2026

Hướng dẫn Fine-tune LLM Ornith 9B trên 1 GPU H200 Droplet: Tối ưu chi phí và hiệu năng

gitPython

Đọc tiếp

Hướng dẫn07:21 24 thg 7, 2026

Tách biệt Prefill và Decode: Kỹ thuật tối ưu hiệu năng suy luận LLM trong thực tế

.NET

Đọc tiếp

Hướng dẫn07:21 24 thg 7, 2026

Cách khắc phục p99 latency tăng cao trong vLLM bằng Chunked Prefill và Scheduling

.NET

Đọc tiếp

Hướng dẫn07:20 24 thg 7, 2026

Hướng dẫn tối ưu Prompt Caching: Tăng tỷ lệ Hit Rate từ 7% lên 74%

.NET

Đọc tiếp

Tin tức & kiến thức

Cảnh báo bảo mật: Lỗ hổng leo thang đặc quyền nghiêm trọng CVE-2026-12736 trong plugin Wpi...

Tối ưu bộ nhớ HBM GPU: Giải quyết tranh chấp giữa Vision Encoder và Language Decoder

Quản lý chi phí API Multi-Model hiệu quả với DigitalOcean Inference Router

Hướng dẫn đánh giá tính nhất quán của Serverless LLM Inference giữa các nhà cung cấp

Tối ưu suy luận LLM: So sánh Continuous Batching và Static Batching

Hướng dẫn dùng DigitalOcean Inference Router với OpenCode cho Lập trình Agentic

Tại sao hóa đơn LLM tăng gấp 3 lần dự kiến và cách tối ưu chi phí Inference

Hướng dẫn cấu hình Speculative Decoding trên vLLM để tối ưu hiệu năng LLM

Bức Tranh AI Mã Nguồn Mở: So Sánh Mô Hình Open-Weights Của Mỹ Và Thế Giới

4 Chi Phí Ẩn Trên Hóa Đơn GPU Inference Và Cách Khắc Phục Chi Tiết

So sánh Inferentia2, TPU, Groq LPU và Tenstorrent: Lựa chọn thay thế GPU cho LLM Serving

Tối Ưu Chi Phí Suy Luận (LLM Inference) Trên GPU Dedicated Theo Lưu Lượng Truy Cập

Hướng dẫn chọn mô hình LLM tối ưu cho bài toán Inference trong Production

Hướng dẫn xây dựng AI Customer Support Agent với cơ chế Fallback Routing thời gian thực

So sánh Serverless, Dedicated và Self-Hosted LLM Inference: Khi nào tự host rẻ hơn?

Cơ Chế Continuous Batching: Tối Ưu Hiệu Năng GPU Trong vLLM, TGI Và SGLang

Hướng dẫn Fine-tune LLM Ornith 9B trên 1 GPU H200 Droplet: Tối ưu chi phí và hiệu năng

Tách biệt Prefill và Decode: Kỹ thuật tối ưu hiệu năng suy luận LLM trong thực tế

Cách khắc phục p99 latency tăng cao trong vLLM bằng Chunked Prefill và Scheduling

Hướng dẫn tối ưu Prompt Caching: Tăng tỷ lệ Hit Rate từ 7% lên 74%

Đăng ký nhận tin qua email