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合作伙伴聚焦：Cerebras 如何加速 AI 应用开发
了解如何使用 Cerebras 和 DataRobot 通过 Llama 3.1-70B 开发 AI 应用程序。以更快的推理速度构建、自定义和测试 LLM。文章“合作伙伴聚焦：Cerebras 如何加速 AI 应用程序开发”首先出现在 DataRobot 上。
来源:DataRobot博客更快、更智能、响应更快的 AI 应用程序 - 这是您的用户所期望的。但是，当大型语言模型 (LLM) 响应缓慢时，用户体验就会受到影响。每一毫秒都很重要。
AI 应用程序借助 Cerebras 的高速推理端点，您可以减少延迟、加快模型响应速度，并使用 Llama 3.1-70B 等模型保持大规模质量。通过几个简单的步骤，您将能够自定义和部署自己的 LLM，让您能够控制速度和质量的优化。
在此博客中，我们将引导您完成以下操作：
- 在 DataRobot LLM Playground 中设置 Llama 3.1-70B。生成并应用 API 密钥以利用 Cerebras 进行推理。自定义和部署更智能、更快速的应用程序。
最后，您将准备好部署提供速度、精度和实时响应能力的 LLM。
在一个地方对 LLM 进行原型设计、自定义和测试
原型设计和测试生成式 AI 模型通常需要一堆不连贯的工具。但是，有了统一的 LLM、检索技术和评估指标集成环境，您可以更快地从想法转变为工作原型，并且障碍更少。
统一的 LLM 集成环境这种简化的流程意味着您可以专注于构建有效、高影响力的 AI 应用程序，而无需费力拼凑来自不同平台的工具。
简化的流程让我们通过一个用例来了解如何利用这些功能来开发更智能、更快速的 AI 应用程序。
开发更智能、更快速的 AI 应用程序用例：在不牺牲质量的情况下加快 LLM 干扰
用例：在不牺牲质量的情况下加快 LLM 干扰低延迟对于构建快速、响应迅速的 AI 应用程序至关重要。但加速响应并不一定以牺牲质量为代价。