标签： 大模型部署

大模型推理革命：基于vLLM框架实现千亿参数模型的高吞吐量部署实战

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在人工智能技术快速迭代的今天，千亿参数级大语言模型的工业级部署已成为行业痛点。传统推理框架面对显存占用高、响应延迟大、并发能力弱三大难题时往往束手无策，而新兴的vLLM框架通过创新的内存管理机制和并行计算架构，成功实现了吞吐量300%以上的性能突破。本文将深入解析vLLM的核心技术原理，并演示从零搭

大模型部署实战指南：解密从单机到百卡集群的推理服务化架构演进

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在2023年全球AI算力峰会上公布的数据显示，超过83%的企业在部署百亿参数大模型时遭遇服务化困境。当模型规模突破千亿参数门槛，单机推理的响应延迟可能高达17秒，而分布式部署的吞吐量差异可达300倍。本文将深入剖析大模型服务化架构的核心技术演进路径，揭示从单机到分布式集群部署的完整技术栈。一、单机推

大模型推理速度提升500%！Falcon到Mixtral的工程化部署秘籍

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在AI模型规模指数级增长的今天，部署百亿参数级大语言模型面临严峻挑战。以Falcon-180B和Mixtral-8x7B为代表的先进模型，虽然展现出惊人的理解能力，但其部署成本却成为制约实际应用的关键瓶颈。本文将从计算优化、内存管理和硬件适配三个维度，深入剖析大模型推理加速的核心技术方案。一、模型架

突破算力边界：Qwen 2大模型在边缘设备的落地实践

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在人工智能技术快速迭代的今天，百亿参数规模的大模型如何突破算力桎梏，在资源受限的终端设备实现高效部署，已成为行业亟待解决的技术难题。本文以Qwen 2大模型为研究对象，深入探讨在边缘计算场景下的部署优化方案，通过多项技术创新实现模型推理效率的突破性提升。 一、边缘部署的核心挑战 1....

Command R+企业级部署实战指南：突破大模型服务化的五大技术堡垒

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在人工智能技术飞速发展的今天，大型语言模型的服务化部署已成为企业智能化转型的关键战场。Command R+作为当前最受关注的百亿参数级大模型，其企业级部署面临着性能、安全、成本三重维度的严峻挑战。本文将深入剖析五大核心技术难题，并给出经过生产验证的完整解决方案。 ...

端侧大模型部署破局：AIoT边缘计算的五大实战攻坚路径

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近年来，随着Transformer架构的突破性进展，大模型参数量级已从亿级跃升至万亿级。但在AIoT边缘计算场景中，受限于端侧设备的计算能力、存储容量和能耗预算，部署百亿参数规模的模型面临严峻挑战。某头部厂商的测试数据显示，在典型边缘设备（4核CPU+8GB内存）上直接加载130亿参数模型时，内存占

ONNX Runtime对决TensorRT：谁才是轻量化部署的终极武器？

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在工业级AI模型部署的战场上，轻量化推理引擎的选择直接决定了业务系统的生死线。本文将以技术解剖的视角，深度解析ONNX Runtime与TensorRT两大主流框架的架构差异与优化实践，通过详尽的基准测试数据与工程案例，揭示不同场景下的最佳技术选型策略。 一、计算图优化机制的技术内幕 1.1...

突破边界：大模型端侧部署实战指南——从参数压缩到推理优化的完整技术路径

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在人工智能技术快速发展的今天，大语言模型在端侧设备的部署已成为行业突破的关键方向。本文将以典型开源模型为研究对象，系统阐述端侧部署的完整技术体系，涵盖从模型压缩到推理加速的全链路解决方案，为工业界提供可落地的实施框架。一、模型压缩关键技术解析 （1）动态分级量化方案 ...