汤不热吧
投机解码深度解析：如何在不牺牲精度的前提下将大模型推理吞吐量提升2-3倍
什么是投机解码：从思想实验到工程实践 大语言模型（LLM）的推理瓶颈在哪里？如果你回答”计算量”，那只对了一半。在实际部署中，真正制约吞吐量的往往是内存带宽而非算力——每次生成一个 token，模型都需要将全部权重从...
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第2页大模型推理中的 Continuous Batching 深度解析：从 Static Batching 到 Iteration-Level Scheduling 的演进之路
引言：为什么 Batching 策略决定了推理服务的天花板 在大模型推理服务的工程实践中，有一个经常被低估却至关重要的设计决策：如何将并发的用户请求组织成批次（Batch）送入 GPU 执行。这个看似简单的调度问题，实际上直接决定了服务的吞...
大模型推理加速新范式：推测解码（Speculative Decoding）原理剖析与vLLM生产级实现
随着大语言模型（LLM）参数规模从数十亿膨胀到数千亿，推理延迟（Latency）和吞吐（Throughput）逐渐成为生产环境最棘手的瓶颈。传统自回归解码（Autoregressive Decoding）每生成一个 token 就要完整前向...
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...
大模型推理引擎深度对比：vLLM、TensorRT-LLM、SGLang 生产级部署实战
引言：大模型推理为何成为部署瓶颈 2024年以来，大语言模型（LLM）的能力持续攀升，从GPT-4、Claude 3到Llama 3、Qwen2，模型参数量动辄数百亿，推理成本居高不下。当企业从”调API体验”转向&...
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 分离部署实战：Prefill/Decode 架构、KV Cache 传输与 vLLM/SGLang 选型
系统讲解大模型 PD 分离部署：Prefill 与 Decode 的资源差异、KV Cache 传输、调度策略、网络要求，以及 vLLM 和 SGLang 的选型方法。
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：架构、吞吐、显存、结构化输出与生产选型对比
SGLang 和 vLLM 怎么选？从 PagedAttention、RadixAttention、调度、吞吐、显存、结构化输出和生产成熟度进行系统对比。
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——...