汤不热吧
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...
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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...
vllm及sglang教程
零成本上手大模型推理：vLLM与SGLang高性能框架免费实战教程 作为一名自学AI的技术博主，我最近深入研究了大模型的后端推理优化。如果你发现自己的GPU显存利用率低，或者并发请求时响应太慢，那么这套关于 vLLM 和 SGLang 的免...
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、...
SGLang vs vLLM：大模型推理引擎架构设计与性能深度对比
引言：推理引擎之争的底层逻辑 随着大语言模型（LLM）在各行各业的落地加速，模型推理效率已成为制约规模化部署的核心瓶颈。在众多开源推理框架中，vLLM 和 SGLang 是最受关注的两个项目。vLLM 由 UC Berkeley 的 Sky...
DeepSeek 推理服务私有化部署实战：基于 Kubernetes 的 AI 推理平台构建指南
引言：从模型到服务的最后一公里 2024年以来，开源大语言模型呈现爆发式增长，尤其是 DeepSeek V2/V3、Qwen2.5、Yi 等国产模型在推理能力上不断突破，接近甚至部分超越了闭源商业模型。然而，训练一个优秀的模型只是第一步——...
大模型推理中KV Cache量化技术深度解析：从理论基础到INT4/INT8的工程实践
为什么需要量化KV Cache？ 在大语言模型（LLM）的推理过程中，KV Cache（Key-Value Cache）是一个绕不开的核心组件。当模型以自回归方式逐Token生成文本时，对于Decoder-only架构的Transforme...
2026年大模型推理成本骤降的技术密码：从架构优化到生态重构
引言：推理成本正在经历一场”静默革命” 2024年初，调用GPT-4 API处理100万token的成本约为30美元。到了2026年中，这个数字已经跌到了不足3美元——降幅超过90%。这并不是某个单一技术突破的结果，...
详解vLLM推理引擎架构：PagedAttention原理与LLM高效部署实践
引言：大模型推理的瓶颈与vLLM的诞生 随着大语言模型（LLM）参数规模从数十亿飙升到数千亿，推理部署成为制约落地的核心瓶颈。传统的推理框架（如 Hugging Face Transformers 的 naive 实现）在推理时面临两大痛点...
Speculative Decoding（推测解码）深度解析：用「以小博大」的思路破解大模型推理延迟瓶颈
引言：大模型推理的”慢”到底慢在哪里？ 如果你在生产环境中部署过 GPT 级别的自回归语言模型，一定对 Token 生成速度之慢感同身受：即使在 A100/H100 这类顶级 GPU 上，大模型的 Decode 阶段...