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La KV cache es uno de los costos más pesados al servir LLMs. En este artículo ves cómo la compresión sin pérdida de speculative KV coding puede bajar memoria hasta 4x y abrir contextos más largos para equipos técnicos en LatAm.
Cómo reducir la KV cache de un LLM sin perder exactitud, con compresión lossless y foco en inferencia a escala para equipos que despliegan chatbots y agentes en LatAm, donde cada GB de memoria impacta costo y capacidad.
KV cache 4x más chica sin perder calidad: conoce speculative KV coding y cómo puede bajar el costo de inferencia en LLMs para equipos que operan modelos a escala o con hardware limitado en LatAm. Te explicamos el contexto, el impacto técnico y qué pasos concretos tomar en LatAm.
Tiny-vLLM propone inferencia LLM más ligera con C++ y CUDA, pensada para equipos que quieren servir modelos con menos capas de software y mejor control de rendimiento en producción, incluyendo contextos de LatAm y Ecuador.
OSCAR de Together AI reduce la memoria de la caché KV con cuantización de 2 bits para LLMs de contexto largo. Aquí ves qué problema resuelve, cómo impacta en costo y latencia, y por qué le importa a equipos en LatAm.