本文介绍: 然而，当涉及到为大型语言模型（LLM）应用程序构建基础设施时，这种组合的一些缺点变得更加严重，例如 Python 的性能问题和 Docker 的冷启动问题。Docker 容器虽然高效，但有时会面临冷启动性能的挑战。在不断发展的技术世界中，由大语言模型驱动的应用程序，通常被称为“LLM 应用”，已成为各种行业技术创新背后的驱动力。借助“Llama2.c”和“llama.cpp”等工具和库，WASI-NN 提供为大型模型应用程序量身定制的功能，确保开发者拥有他们需要的的工具，以处理广泛的数据集和复杂的模型。
在不断发展的技术世界中，由大语言模型驱动的应用程序，通常被称为“LLM 应用”，已成为各种行业技术创新背后的驱动力。随着这些应用程序的普及，用户需求的大量涌入对底层基础设施的性能、安全性和可靠性提出了新的挑战。
Python 和 Docker 一直是构建机器学习应用程序的主流选择。然而，当涉及到为大型语言模型（LLM）应用程序构建基础设施时，这种组合的一些缺点变得更加严重，例如 Python 的性能问题和 Docker 的冷启动问题。本演讲重点关注为 LLM 生态构建基础设施的主要场景，并深入探讨 Python 和 Docker 组合的问题，更重要的是，为什么 Rust + WebAssembly (WASM) 优于 Python + Docker。最后，我们将演示如何在 flows.network 平台上构建一个代码检查机器人。
在机器学习领域，Python 几乎称王，主要得益于以下三个特点：
Docker 容器作为当今最流行的容器管理工具之一，为应用部署提供了极大的便利：
对于传统机器学习应用的开发和部署，Python+Docker 模式展现了其优势。然而，在 LLM 生态的基础设施建设中，却面临着挑战。
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