大模型部署

大模型推理进入长上下文时代后，KV Cache成为显存消耗的第一大来源。一个70B参数的模型在8K上下文下，KV Cache占用可达数十GB，超过权重本身。本文围绕KV Cache…

AI模型量化是把训练好的FP32/FP16权重压缩到低精度数值格式的技术，直接决定大模型推理成本。一个70亿参数模型按FP16存储需要14GB显存，量化到INT8只需7GB，INT…

大模型部署到生产环境，吞吐和显存是两道硬门槛。vLLM在这两个维度上表现稳定，核心是PagedAttention把KV Cache做分页管理，显存碎片问题被降级为页表管理，相同显存…

大模型推理加速直接决定生产环境的应用成本与响应体验。vLLM是目前落地最广的大模型推理加速方案，其核心创新PagedAttention能把显存利用率提升数倍，配合连续批处理让吞吐量…

DeepSeek系列开源大模型在人工智能领域展现出强大的推理与编码能力，其MoE架构设计让本地部署成为可能。大模型开发过程中，模型部署环节直接影响推理性能与资源消耗，掌握量化推理技…

GGUF（GPT-Generated Unified Format）是llama.cpp团队推出的模型文件格式，替代早期的GGML格式，支持大语言模型在消费级硬件上运行。模型量化通…

大模型知识蒸馏是人工智能领域中压缩模型体积、降低推理成本的核心技术路径。通过将大模型（教师模型）的知识迁移到小模型（学生模型），可以在保持较高精度的同时大幅减少参数量和计算资源消耗…

大模型知识蒸馏是人工智能领域中压缩模型体积、降低推理成本的核心技术路径。通过将大模型（教师模型）的知识迁移到小模型（学生模型），可以在保持较高精度的同时大幅减少参数量和计算资源消耗…

大模型知识蒸馏是人工智能领域中压缩模型体积、降低推理成本的核心技术路径。通过将大模型（教师模型）的知识迁移到小模型（学生模型），可以在保持较高精度的同时大幅减少参数量和计算资源消耗…

大模型上下文窗口（Context Window）决定了模型单次推理能处理的最大token数量。主流开源模型如LLaMA-2默认训练长度为4096，实际应用中常需扩展至32K甚至12…