vLLM部署

多模态大模型本地部署正成为中小团队落地AI能力的主流路径。相比调用云端API，本地部署在数据安全、调用成本和定制化上都有明显优势。本文以vLLM推理框架为核心，介绍多模态大模型的本…

大模型推理成本居高不下，混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构通过稀疏激活机制让模型在保持参数规模的同时显著降低推理计算量。DeepSeek-V3、Mixt…

大模型推理加速是部署阶段的核心工程瓶颈。Speculative Decoding（投机解码）通过引入小模型草稿生成与大模型验证的协作机制，在不改变输出结果的前提下实现2-3倍推理加…

大模型部署到生产环境，推理引擎的选择直接决定吞吐量和硬件成本。vLLM是目前使用最广泛的开源推理引擎之一，核心是PagedAttention显存管理机制，能让单张GPU塞进更多并发…

大模型推理服务在生产环境中面临的核心挑战是吞吐量与延迟的平衡。传统静态批处理（Static Batching）在请求长度差异较大时产生严重的计算浪费，而连续批处理（Continuo…

LLM推理性能瓶颈与KV Cache内存占用分析 大模型推理过程中，KV Cache是制约吞吐量的核心瓶颈。以DeepSeek-V4-Flash为例，其MoE架构总参数284B，推…

LLM推理性能瓶颈与KV Cache内存占用分析 大模型推理过程中，KV Cache是制约吞吐量的核心瓶颈。以DeepSeek-V4-Flash为例，其MoE架构总参数284B，推…

大模型推理加速是AIGC应用落地过程中绕不开的工程挑战。随着LLM参数规模从7B扩展到70B乃至更大，显存占用和推理延迟成为部署瓶颈。vLLM作为当前主流的大模型推理加速框架，通过…

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…

大模型推理性能直接决定AIGC应用的响应延迟和部署成本。vLLM作为当前主流的大模型推理框架，通过PagedAttention和Continuous Batching两项核心技术，…