大模型推理

vLLM与TGI推理引擎架构差异 大模型部署场景中,vLLM和TGI(Hugging Face Text Generation Inference)是两款最主流的开源推理引擎。vL…

KV Cache为什么成为大模型推理的显存瓶颈 大语言模型推理过程中，KV Cache（键值缓存）是自回归生成的核心机制。每生成一个token，模型需要将注意力层的Key和Valu…

OpenAI Astra模型数学推理突破概述 2026年8月初，OpenAI正式宣布其下一代模型系列命名为Astra，其中一款内部测试模型已解决或推动解决了10道长期未解的数学难题…

大语言模型训练完成后，推理部署是AIGC应用落地的最后一公里。同一模型在不同推理引擎上的吞吐量可能相差3-5倍。vLLM和TGI（Text Generation Inference…

vLLM是大模型推理部署中广泛使用的高性能引擎，其核心创新PagedAttention机制将KV Cache内存碎片率从传统方案的60%以上降低至5%以内。本文以实际部署流程为主线…

vLLM核心机制：PagedAttention如何提升显存利用率 vLLM是UC Berkeley团队开源的高吞吐量大语言模型推理引擎，核心创新在于PagedAttention机制…

 阿里Qwen3.8正式发布后，总参数量达2.4万亿，在编程和办公场景表现大幅提升。对于开发者而言，将Qwen3.8部署到本地或私有服务器上运行，既能保障数据隐私，又能灵活控制推…

为什么需要对大模型做量化处理 GPU显存不足是本地部署大模型遇到的首要障碍。一个7B参数的模型在FP16精度下需要约14GB显存，70B模型则需要140GB，远超消费级显卡的承载能…

多步骤推理Prompt为什么难写 大语言模型在处理复杂任务时，单轮对话往往难以给出准确结果。多步骤推理（Multi-step Reasoning）要求模型按照逻辑链逐步推导，但很多…