大模型部署
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vLLM大模型推理部署实践：KV Cache量化与并发调度参数调优
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…
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vLLM大模型推理加速实践：PagedAttention显存优化与并发调优
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…
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DeepSeek开源大模型本地部署与量化推理实战
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…
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大模型量化部署实战：GGUF格式转换与llama.cpp本地推理配置
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…
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大模型知识蒸馏实战：教师模型到学生模型的能力迁移与部署优化
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…
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大模型知识蒸馏实战：教师模型到学生模型的能力迁移与部署优化
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…
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大模型知识蒸馏实战：教师模型到学生模型的能力迁移与部署优化
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…
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大模型上下文窗口扩展技术实战：RoPE外推与长文本理解优化方案
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…
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LLM推理加速实战：vLLM PagedAttention显存管理与量化部署方案
vLLM推理框架的显存瓶颈问题 大语言模型推理部署中，KV Cache显存占用是核心瓶颈。传统方案中，每个请求预先分配连续显存块存放KV Cache，导致显存碎片化严重，实际利用率…
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连续批处理Continuous Batching技术原理与vLLM推理引擎吞吐量优化实战
连续批处理Continuous Batching核心机制解析 连续批处理（Continuous Batching）是vLLM、TGI等大模型推理引擎实现高吞吐量的核心技术。传统静态…