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大模型长上下文窗口工程化实战：从RoPE扩展到百万Token推理的生产级部署
引言：长上下文为什么是大模型落地的关键瓶颈 2024年以来，主流大模型的上下文窗口从4K、8K快速扩展到128K、256K甚至百万级Token。GPT-4 Turbo支持128K，Claude 3支持200K，Gemini 1.5 Pro更...
标签：推理优化
开源大模型本地部署实战：从选型到生产级推理服务的完整路径
2026年，开源大语言模型的质量已经追平甚至超越了许多闭源方案。Llama 4、Qwen3、DeepSeek-V3、Mistral Large 等模型在各项基准测试中表现优异，而它们的权重完全公开，企业可以在自有基础设施上部署，实现数据主权...
大规模LLM推理优化全面指南：KV Cache、Speculative Decoding与模型量化实战
随着大语言模型（LLM）在生产环境中的广泛部署，推理效率已成为制约应用落地的核心瓶颈。2026年的今天，从DeepSeek V4到Claude Sonnet 4，模型参数规模持续增长，但硬件算力的提升速度远跟不上模型规模的增长速度。如何在有...
PD 分离部署（Prefill/Decode Disaggregation）深度解析：为什么大模型推理架构正从单体走向分体？
从单体到分体：为什么大模型推理正在走向 Prefill/Decode 分离部署？ 2024 年下半年以来，大模型推理架构迎来了一个新的趋势——PD 分离部署（Prefill/Decode Disaggregation）。简单来说，就是将传统...
2026年大模型本地部署实战：vLLM、SGLang、TensorRT-LLM三大推理框架深度对比
随着开源大模型（DeepSeek-V3、Llama 4、Qwen3等）参数量从70B跃升至千亿级别，如何在单机或多机上高效部署这些模型，成为2026年AI工程领域最核心的工程难题。本文将以实战视角深度对比当前主流的三大推理框架——vLLM、...