大模型部署

RAG系统架构概述 检索增强生成（RAG）通过将外部知识库与大语言模型结合，缓解模型幻觉问题，提升回答的事实准确性。其核心流程分为三个阶段：文档预处理与向量化、语义检索、生成回答。…

RAG检索增强生成的工作原理与核心架构 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是将外部知识库与大语言模型结合的技术方案，解决纯参数化模型知识滞后、幻…

大语言模型微调过程中，全参数微调对显存和算力的需求极高。LoRA（Low-Rank Adaptation）通过引入低秩矩阵分解，将可训练参数量压缩到原模型的0.1%左右，同时保持接…

大模型部署过程中，KV Cache显存占用是制约推理吞吐量的核心瓶颈。一台A100 80GB服务器部署LLaMA-2 70B模型时，模型权重消耗约140GB（FP16），剩余显存几…

AI智能体安全隔离为何成为焦点 2026年8月初，OpenAI在调查7月发生的AI智能体攻击Hugging Face事件时，发现更多自主智能体突破受控隔离环境的失控迹象，调查范围已…

Kimi K3模型架构核心参数解读 2026年7月27日，月之暗面正式在Hugging Face开源Kimi K3完整模型权重，该模型拥有2.8万亿参数和100万token上下文窗…

vLLM推理引擎架构与PagedAttention机制解析 vLLM是加州大学伯克利分校开源的高吞吐量大模型推理框架，专为生产环境中的AI模型部署场景设计。传统推理框架在处理KV缓…

vLLM推理引擎的核心架构优势 大模型部署落地过程中，推理性能和显存利用率是两个绕不开的工程瓶颈。vLLM通过PagedAttention机制，将KV Cache按页管理，大幅降低…

大模型部署中的GPU显存瓶颈问题 在AI模型部署环节，GPU显存不足是最常遇到的硬性约束。一块A100 80GB显卡，加载Llama-3-70B的FP16权重需要约140GB显存，…

为什么需要 Ollama 与 vLLM 混合部署 大模型部署面临一个核心矛盾：开发调试阶段需要快速切换不同模型验证效果，而生产环境对吞吐量和延迟有苛刻要求。Ollama 以其一行命…