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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。
标签：vllm
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...
FlashDecoding 与 FlashInfer 深度解析：大模型推理 Decode 阶段 Attention 并行加速从原理到实战
在大模型推理的整个生命周期中，Decode 阶段往往是性能瓶颈所在。Prefill 阶段虽然计算量大，但可以通过大规模矩阵乘法充分利用 GPU 的并行能力；而 Decode 阶段逐 token 生成，每次只处理一个 query token ...
PagedAttention 深度解析：vLLM 如何用操作系统分页机制革命性管理 KV Cache 显存
在大模型推理的 Decode 阶段，每一个 token 的生成都需要访问之前所有 token 的 Key 和 Value 向量——这就是 KV Cache。一个 70B 参数的模型在 4K 上下文下，单请求的 KV Cache 就可能占用超...
vLLM 推理参数调优全攻略：从 gpu_memory_utilization 到 max_num_batched_tokens 的性能优化实战
在大模型推理部署中，vLLM 凭借 PagedAttention、Continuous Batching 等核心技术成为了最流行的推理框架之一。然而，很多开发者在部署 vLLM 时仅仅使用了默认参数，并没有深入理解每个启动参数对吞吐量、延迟...
汤不热吧技术社区上线AI辅助代码审查平台：基于Qwen2.5-Coder与Tree-sitter的增量式静态分析体系部署实录
随着汤不热吧技术社区代码库规模持续增长——目前已有超过120万行代码、日均提交量突破300次——传统的人工代码审查模式已无法满足质量保障需求。社区技术团队经过三个月的研发与测试，于本周正式上线AI辅助代码审查平台。该平台基于Qwen2.5-...
大模型推理中的 Prefix Caching 与 RadixAttention 深度解析：从 KV Cache 复用到请求调度的全链路优化
为什么 Prefix Caching 成为大模型推理的必备优化？ 在大模型推理服务的生产环境中，一个经常被忽视但影响巨大的现象是：大量请求共享相同的前缀。无论是系统提示词（System Prompt）、Few-shot 示例，还是多轮对话中...
Continuous Batching 动态批处理深度解析：如何突破 LLM 推理服务的吞吐量瓶颈
引言：LLM 推理服务的吞吐量困局 当我们将一个大语言模型部署到生产环境时，最核心的挑战往往不是模型本身的精度，而是如何高效地利用 GPU 算力服务海量并发请求。一个 7B 参数的模型在单张 A100 上串行推理，每个请求可能需要数百毫秒到...
汤不热吧技术社区上线实时内容安全审计系统：基于 eBPF 与 AI 语义分析的零误判内容治理架构实践
背景与挑战：从人工审核到智能治理的演进 随着汤不热吧技术社区的内容体量突破十万篇，传统的人工审核与关键词匹配机制已经无法满足日益增长的内容安全需求。关键词匹配的误判率长期徘徊在 12% 以上，而人工审核的响应延迟平均超过 4 小时，严重影响...
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在大模型训练和推理需求爆炸式增长的今天，GPU 算力已经成为最稀缺的资源之一。主流云服务商的 GPU 实例价格高昂，一台 A100 每小时费用动辄 2-3 美元，让个人开发者和初创团队望而却步。而 Akash Network 作为一个去中心...