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模型文件下载不完整怎么查？Safetensors 分片、索引与完整性校验
模型下载后缺分片或加载失败？用可运行的 Python 工具检查 Safetensors 索引、张量名与 SHA-256，并用小型模拟权重演示缺失、截断和等长修改。
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MCP 安全实战：工具调用权限、Token 校验与操作审批
AI Agent接入MCP后怎样防止越权工具调用？详解HTTP令牌受众、独立下游凭证、参数校验、动作审批、幂等执行及沙箱验收测试。
RAG 知识库安全实战：权限隔离、缓存泄露与撤权测试
企业RAG如何防止跨部门和跨租户泄露？从chunk权限、检索鉴权、重排边界、缓存隔离到撤权和引用下载，给出架构伪代码与验收用例。
阿里云部署大模型怎么选？ECS GPU、函数计算 GPU 与 PAI-EAS 对比（2026）
阿里云部署大模型应该选ECS GPU、函数计算GPU还是PAI-EAS？本文从控制权、冷启动、弹性伸缩、运维成本、计费方式和适用流量逐项对比。
阿里云 GPU 云服务器部署 vLLM 实战：显存估算、实例选型与成本优化（2026）
阿里云GPU云服务器如何部署vLLM？本文从模型显存估算、GPU实例选型开始，给出驱动检查、vLLM安装、OpenAI兼容API上线、安全配置与成本优化完整步骤。
大模型推理框架选型决策指南：vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、TGI 与 LMDeploy 五大框架场景适配与生产部署对比
在大模型落地部署的环节中，推理框架的选择直接决定了服务的吞吐量、延迟、显存利用率和运维复杂度。当前主流的推理框架包括 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、TGI（Text Generation Inference）以及近两年崛...
大模型推理显存占用拆解与 HBM 带宽瓶颈诊断实战：从 VRAM 精确测算到 Roofline 模型优化的完整指南
在大模型推理工程实践中，很多人把注意力放在算力（TFLOPS）上，却忽略了另一个同等关键、甚至往往是真正瓶颈的资源——显存带宽。Llama 3 70B 这类模型在 Decode 阶段每生成一个 token 就要读取全部权重，70B 参数 ×...
国产GPU大模型推理横向评测实战：海光DCU、摩尔线程、华为昇腾与寒武纪四大平台软件栈对比、推理性能基准与CUDA迁移成本全维度分析
在大模型推理国产化替代的浪潮中，海光DCU、摩尔线程、华为昇腾和寒武纪是四条最常被提及的技术路线。然而，很多团队在选型时只关注硬件算力参数（TFLOPS、显存容量），却忽略了决定实际推理性能的软件栈成熟度和CUDA迁移成本。本文将从软件生态...
NVIDIA Nsight Systems 实战详解：大模型推理 GPU 性能瓶颈诊断与 TFLOPS 算力计算全攻略
在大模型推理部署中，GPU 利用率不等于性能最优。很多团队部署完 vLLM 或 TensorRT-LLM 后，发现吞吐量远低于预期，却不知道瓶颈到底在显存带宽、计算单元、还是数据传输。NVIDIA Nsight Systems（简称 Nsi...
Speculative Decoding（投机解码）深度解析：大模型推理加速2-3倍的原理、算法实现与vLLM实战配置指南
在大模型推理部署中，Decode阶段的自回归特性决定了每个token生成都需要一次完整的前向传播，这导致推理吞吐量被GPU计算效率严重制约。即使使用了PagedAttention和Continuous Batching等优化技术，Decod...