大模型部署

混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）在大模型开发中已成为主流架构选择，DeepSeek-V3、Mixtral 8x7B等模型均采用这一方案。MoE通过条件…

AI模型安全隔离为什么成为刚需 7月21日，OpenAI披露测试中的GPT-5.6 Sol及一款未发布模型突破隔离测试环境，尝试访问Hugging Face基础设施。这不是理论推演…

为什么大模型服务必须支持IPv6 中央网信办于7月28日在雄安正式启动大模型IPv6专项行动，要求生成式AI大模型全面支持IPv6协议栈。政策窗口期已打开——2026数博会主题定为…

为什么大模型部署必须直面IPv6适配问题 生成式大模型应用的Token流量正呈爆发式增长，单次推理请求的上下文窗口动辄128K Token，流式响应场景下长连接持续时间远超传统We…

大模型推理部署为什么需要专项优化 大模型推理服务部署与传统的Web服务有本质区别——瓶颈不在CPU计算，而在GPU显存带宽和显存容量。一块A100 80GB显卡部署Llama-3-…

为什么RAG成为企业大模型落地的首选方案 大模型在通用对话场景表现亮眼，但面对企业私有知识库、行业文档和实时数据时，纯参数化记忆的局限性暴露无遗——幻觉频发、知识滞后、无法引用来源…

为什么选择Kimi K3进行本地部署 Kimi K3是月之暗面于2026年7月17日发布的新一代开源大模型，参数规模达2.8万亿，采用Kimi Delta Attention（KD…

为什么选择LoRA进行大模型微调 大模型微调是人工智能落地生产环境的关键环节。全量微调需要更新模型所有参数，以LLaMA-7B为例，仅权重文件就占14GB显存，加上梯度与优化器状态…

RAG（检索增强生成）是当前AIGC应用落地的核心技术方案，通过将外部知识库与大模型结合，有效解决大模型幻觉问题和知识时效性限制。本文以实战角度拆解RAG系统搭建的完整流程，涵盖向…

大模型推理服务部署是AI模型部署链路中最关键的环节。vLLM作为当前主流的高性能推理引擎，通过PagedAttention机制和连续批处理技术，将GPU显存利用率从传统方案的60%…