Der Anwendungsfall: wie Posit Baseten einsetzt
Posit hosts and serves the small fine-tuned LLMs behind its Next Edit Suggestions feature in RStudio on Baseten's inference stack, and used Baseten Training to run fine-tuning experiments before launching Posit AI.
In den Worten des Kunden
Being able to stand up compute in a matter of minutes helped us to control costs while rapidly iterating on our training runs.Weitere KI-Tools von Posit
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Direkt zur Quelle
Auf Basis der veröffentlichten Fallstudie von Baseten. Wir prüfen die öffentlichen Belege; die Ergebnisse gibt der Anbieter an.
baseten.co- Quelle veröffentlicht
- 10. März 2026
- Zuletzt geprüft
- 10. Okt. 2026
Screenshot der Quelle öffnen Was die Fallstudie behauptet und was wir geprüft haben
Was wir mit der Seite verglichen haben.
- Die Zahl: <200msGeprüft
Die Zahl steht auf der Seite; ihre Beschriftung ist unsere Formulierung.
- Die oben zitierte PassageGeprüft
Wörtlich von der Seite übernommen, nahe dem Namen Posit.
- Das VeröffentlichungsdatumGeprüft
Aus den eigenen Metadaten der Seite gelesen, nie geschätzt.
- Posit nutzt BasetenGeprüft
Eintrag mit Stufe Bestätigt.
- Das Ergebnis selbstNicht geprüft
Wir zitieren es; wir haben es nicht gemessen.
By deploying and optimizing the model on the Baseten Inference Stack, Posit achieved sub-200ms latencies, which was the critical threshold for the inline edit suggestion experience.