大模型部署
-
KV Cache量化压缩技术与vLLM推理引擎显存优化实战
KV Cache是Transformer模型自回归推理的核心机制,但其显存占用往往成为长序列推理的瓶颈。在vLLM推理引擎中,KV Cache量化技术通过降低键值缓存的精度,在不显…
-
vLLM PagedAttention显存管理机制与连续批处理推理加速实战
大模型推理部署中,KV Cache显存碎片化是制约吞吐量的核心瓶颈。vLLM框架引入PagedAttention机制,将KV Cache按固定大小页块管理,配合Continuous…
-
vLLM PagedAttention显存管理机制与连续批处理推理加速实战
大模型推理部署中,KV Cache显存碎片化是制约吞吐量的核心瓶颈。vLLM框架引入PagedAttention机制,将KV Cache按固定大小页块管理,配合Continuous…
-
vLLM PagedAttention显存管理机制与连续批处理推理加速实战
大模型推理部署中,KV Cache显存碎片化是制约吞吐量的核心瓶颈。vLLM框架引入PagedAttention机制,将KV Cache按固定大小页块管理,配合Continuous…
-
AI模型知识蒸馏技术原理与防御策略详解
知识蒸馏的核心机制与工作原理 知识蒸馏(Knowledge Distillation)是一种模型压缩技术,通过让小模型(Student)学习大模型(Teacher)的输出分布来传递…
-
AI模型量化部署INT4精度损失评估与GPTQ算法实战配置
AI模型量化部署的核心问题与INT4精度基线 大模型推理部署中,量化是降低显存占用和推理延迟的关键手段。INT4量化将模型权重从FP16/BF16压缩到4bit整数表示,理论压缩比…
-
RAG检索增强生成架构设计:向量数据库选型与Chunk分割策略实战
RAG架构核心流程与适用场景 RAG(Retrieval-Augmented Generation)通过将外部知识库检索与大模型推理结合,解决LLM知识截断与幻觉问题。核心流程分三…
-
MiniMax H3开源模型部署实战:从环境搭建到推理加速
MiniMax H3开源模型背景与技术特性 MiniMax于近期正式开源H3模型,发布三天即登顶Hugging Face热度榜首,超百家企业完成Day 0接入,从芯片厂商到推理框架…
-
AI Agent自主决策安全边界设计:从OpenAI暂缓Astra模型发布看智能体风险管控
AI Agent安全边界问题的行业背景 2026年8月,OpenAI因旗下Astra模型在网络攻击能力方面的表现超出预期,主动暂缓了该模型的发布进程。这一事件在AI行业引发广泛关注…
-
Qwen3.8-MAX模型部署实战:从API调用到本地推理的完整方案
Qwen3.8-MAX模型核心参数与架构解析 阿里巴巴于2026年8月3日正式发布Qwen3.8-MAX旗舰模型,总参数量达到2.4万亿,激活参数95B,上下文窗口支持1M Tok…