AI模型部署

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…

人工智能 2天前

大模型推理部署面临的核心瓶颈在于显存利用率。传统推理框架采用逐请求分配KV Cache的方式，导致显存碎片化严重、并发吞吐量低下。vLLM通过PagedAttention技术将KV…

人工智能 2天前

大模型在实际部署中面临多种安全威胁，其中Prompt注入攻击和越狱攻击是最常见的两类风险。人工智能应用的安全防护需要在模型层、应用层和基础设施层三个维度建立防御体系。本文覆盖Pro…

人工智能 2天前

多模态大模型部署是人工智能落地的关键环节。LLaVA（Large Language and Vision Assistant）作为开源多模态模型，将视觉编码器与大语言模型结合，能够…

人工智能 6天前

大模型长上下文处理的核心挑战大模型在处理长文本时面临注意力计算复杂度随序列长度二次增长的问题。标准Transformer的自注意力机制对序列长度n的计算复杂度为O(n²)，当上下…

人工智能 6天前

大模型推理引擎直接决定GPU利用率与请求延迟。vLLM、TGI（Text Generation Inference）和Triton Inference Server是当前主流的三种…

人工智能 6天前

大模型量化技术通过降低权重和激活值的数值精度，将FP32浮点运算压缩到INT8甚至FP8，显著减少显存占用和推理延迟。模型量化的核心矛盾在于压缩比与精度损失之间的平衡，PTQ（训练…

人工智能 6天前

AI智能体（Agent）在实际业务场景中往往需要完成多步骤、有依赖关系的复杂任务，单纯依靠大模型的单轮对话能力难以满足需求。LangGraph作为LangChain推出的工作流编排…

人工智能 6天前

大模型Agent工作流编排是AI应用落地的关键环节。LangGraph作为LangChain生态中专注于有状态多步骤工作流的框架，提供了循环执行、条件分支、状态持久化等能力，适合构…

人工智能 6天前

大模型推理服务部署是人工智能落地的关键环节。vLLM和TGI（Text Generation Inference）作为当前主流的两款开源推理引擎，在吞吐量、延迟和部署复杂度上各有优…

人工智能 6天前