汤不热吧
Cerebras 免费极速推理 API 实战指南 — 免费资源推荐
在大模型推理领域，速度一直是困扰开发者的核心问题。无论是 OpenAI、Anthropic 还是其他主流 API 服务，生成速度通常在每秒几十到上百个 token 之间徘徊。而 Cerebras 凭借其独特的晶圆级引擎（Wafer-Scal...
标签：llama
RoPE旋转位置编码深度解析：从数学原理到长上下文外推的工程实现方案
在大语言模型的演进历程中，位置编码（Positional Encoding）始终是一个核心而微妙的问题。Transformer 架构本身是排列等变的，它无法区分“猫追狗”和“狗追猫”——必须通过位置编码注入顺序信息。自 2021 年苏剑林等...
llama.cpp 移动端移植详解：从 GGUF 格式看如何通过多线程优化实现 10 tokens/s
前言 随着大语言模型（LLM）的普及，将模型部署在手机端（端侧推理）成为了趋势。llama.cpp 作为一个高性能的 C++ 推理库，通过极致的指令集优化和轻量级的 GGUF 格式，让在手机上流畅运行 Llama-3 成为可能。本文将重点介...
端侧大模型部署详解：如何利用 4-bit 量化与 KV Cache 优化在手机上跑通 Llama
随着大模型（LLM）的飞速发展，将这些强大的AI能力部署到资源受限的手机等端侧设备上，成为了AI工程化的一大挑战。Llama系列模型虽然效果优秀，但其巨大的参数量和高昂的内存需求，使得直接部署几乎不可能。本文将详细讲解如何通过4-bit量化...