语言模型的规模不断扩大。这是因为模型质量与模型大小的比例非常好。因此，将这些模型交付给最终用户变得越来越具有挑战性。如何使这些模型的服务更快、更具成本效益是一个永恒的问题。
考虑到这一不断发展的空间，Cohere 开发了一种内部解决方案，即推理框架 (TIF)，以帮助解决这些具有挑战性的问题。我们希望 TIF 能够在我们的模型上提供尽可能快的推理，并保持可扩展性和整合新技术、深度学习引擎和框架的灵活性。在这篇博文中，我们将介绍 TIF 系统架构的高级结构以及帮助我们有效地服务于海量语言模型的一些方法。