AI模型部署

大模型推理服务部署：vLLM批量推理与KV Cache内存管理 大模型推理服务在生产环境中面临的核心挑战是GPU显存利用率和请求吞吐量。vLLM框架通过PagedAttention…

大模型推理服务部署为什么选vLLM 大模型推理服务部署是AI模型落地的关键环节。当前生产环境中，vLLM凭借PagedAttention内存管理和连续批处理机制，成为部署Llama…

为什么需要系统化Prompt模板 大模型开发项目里，最让人头疼的不是模型本身的调参，而是散落在各处的Prompt。一个客服对话系统上线半年，提示词版本不下二十个，散落在代码注释、文…

大模型API调用工程化：从原型到生产的必经之路 AIGC应用的开发起点往往是一条API调用，但要把这条调用变成可稳定运行的生产服务，中间横跨的工程问题远超预期。当前主流大模型服务商…

为什么需要LoRA微调而非全参数训练 大模型动辄数百亿参数，全量微调对GPU显存的要求极高——70B参数模型在FP16精度下仅模型权重就需要140GB显存，加上梯度、优化器状态，单…

大模型推理部署的核心挑战与方案选型 AI大模型从训练完成到上线服务，推理部署是关键一环。生产环境中，模型推理要同时满足吞吐量、延迟和显存效率三方面要求。vLLM和NVIDIA Tr…