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vLLM

vLLM 专题：本地推理服务部署、PagedAttention 原理与推理加速实践。

往期专题

一共3篇文章

专题：第期

技术落地

本地推理服务

TL;DR：本地大模型推理不再遥不可及，vLLM 让你的 Mac 也能拥有“专属 GPT”，高效、安全、完全自主。使用 vLLM 部署本地推理服务本地大模型推理不再遥不可及，vLLM 让你的 Mac 也能拥有“专属 GPT”，高效、安全、完全自主。注意vLLM 可作为生产级部署，本文只是对其的基本演示，未进行调优。在本书中的其余部分推荐使用 LM Studio 运行本地大模型。本节我们将在 Ma…...
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- 1月11日
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技术落地

部署与性能优化

TL;DR：vLLM 正在重塑大模型推理服务的生产范式，让本地化部署与极致性能兼得。如何用好它，决定了你的 AI 系统能否领先一步。 vLLM 部署与性能优化完整指南（Kubernetes 下部署 Qwen/Ollama 模型 & RAG 集成）vLLM 正在重塑大模型推理服务的生产范式，让本地化部署与极致性能兼得。如何用好它，决定了你的 AI 系统能否领先一步。本文系统梳理了 vLLM …...
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- 1月11日
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技术落地

推理加速

TL;DR：vLLM 把 LLM 推理当成资源调度问题来做，而不是“算一次就完事的前向传播”。推理加速：为什么 vLLM 比 HuggingFace 快这么多？vLLM 把 LLM 推理当成资源调度问题来做，而不是“算一次就完事的前向传播”。 LLM 推理的核心瓶颈是什么？大语言模型（LLM, Large Language Model）推理的性能瓶颈主要体现在以下几个方面：注意力计算（Q × K…...
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- 1月11日
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