vLLM
-
AI模型部署实战：vLLM推理加速与KV Cache显存优化方案
vLLM是目前大语言模型推理部署中性能表现最突出的框架之一，其核心创新在于PagedAttention机制和KV Cache显存管理策略。将一个LLM从训练环境迁移到生产推理环境，…
-
大模型私有化部署实战：Ollama快速验证与vLLM高并发推理服务搭建
大模型私有化部署正在从尝鲜走向企业标配。数据不出内网的合规要求、API按Token计费的成本压力、低延迟响应的业务诉求，共同推动企业把开源大模型迁移到自有服务器上。Ollama与v…
-
vLLM大模型推理部署实践：KV Cache量化与并发调度参数调优
大模型部署到生产环境，吞吐和显存是两道硬门槛。vLLM在这两个维度上表现稳定，核心是PagedAttention把KV Cache做分页管理，显存碎片问题被降级为页表管理，相同显存…
-
大模型推理引擎选型实战：vLLM与TGI和Triton性能对比与部署方案
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…
-
大模型推理服务部署实战：vLLM与TGI推理引擎对比与选型方案
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…
-
大模型推理加速技术实战：Speculative Decoding投机采样与Medusa多头解码方案
大模型推理加速是大模型部署环节的核心瓶颈。自回归生成每输出一个token都需要完整前向传播，序列越长推理延迟越高。Speculative Decoding投机采样和Medusa多头…
-
大模型推理性能优化：量化、KV Cache与连续批处理落地
大模型推理性能决定线上服务的延迟与吞吐，也直接决定算力成本。把参数量几十亿的LLM部署到线上，真正的瓶颈往往不在模型本身，而在显存带宽、显存容量和调度方式。本文围绕量化、KV Ca…
-
LLM推理加速实战：vLLM PagedAttention显存管理与量化部署方案
vLLM推理框架的显存瓶颈问题 大语言模型推理部署中，KV Cache显存占用是核心瓶颈。传统方案中，每个请求预先分配连续显存块存放KV Cache，导致显存碎片化严重，实际利用率…
-
大模型推理显存优化实战：PagedAttention机制原理与vLLM连续批处理配置
大模型推理部署中，显存瓶颈是最常见的性能限制因素。传统KV Cache管理方式按最大序列长度预分配显存，导致大量显存碎片和浪费，实际利用率往往不足40%。vLLM框架提出的Page…
-
大模型推理优化实战：KV Cache量化与PagedAttention显存管理配置
大模型推理的显存瓶颈与KV Cache量化方案 大模型推理过程中，KV Cache（键值缓存）是显存占用的主要来源之一。以Llama 3 70B为例，在4096上下文长度下，KV …