AI模型部署

知识蒸馏的基本原理与Hinton蒸馏框架 知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种模型压缩技术，核心思想是将大模型（教师模型）学到的知识迁移到小模型（学生模型…

知识蒸馏的基本原理与Teacher-Student架构 大模型知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种将大模型能力迁移到小模型的技术，由Hinton等人在20…

Prompt工程（提示词工程）是影响大模型应用效果最直接、成本最低的优化环节。同一个模型名称下，系统提示词、少样本示例与输出格式约束的设计差异，可以让结果质量差出数量级。本文按照评…

多模态大模型正在将自然语言处理能力扩展到视觉理解领域。LLaVA（Large Language and Vision Assistant）通过将视觉编码器与大语言模型连接，实现了图…

RAG（检索增强生成）通过将外部知识库检索与大语言模型生成能力结合，有效缓解大模型幻觉问题并扩展知识边界。在企业级AI工具链落地过程中，向量数据库选型、Embedding模型部署、…

大模型量化部署是降低推理成本的核心手段。通过将模型权重从FP16压缩到INT8或INT4，显存占用可减少50%至75%，推理吞吐量提升2-4倍。量化方案的选择直接影响模型精度和推理…

大模型知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种将大模型（Teacher）的知识迁移到小模型（Student）的模型压缩技术，在保持较高推理精度的同时显著降低参…

大模型推理量化是AI模型部署中的关键优化环节。GPTQ和AWQ作为两种主流的后训练量化算法，能在几乎不损失精度的前提下将模型权重从FP16压缩到INT4，显著降低显存占用和推理延迟…

RAG系统架构与核心组件设计 大模型RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）通过引入外部知识库检索机制，有效解决了大语言模型幻觉严重、知…

大语言模型推理过程中，KV Cache是核心显存消耗组件。自回归生成模式下，每个token生成需要访问此前所有token的Key和Value矩阵，这些矩阵必须缓存在GPU显存中。以…