[控场AI]

#LLM部署

共 10 篇相关文章

投机解码的“偏科”现象:代码接受率7个/步,通用文本仅2.5个,是上限还是可优化?
·6 分钟

投机解码的“偏科”现象:代码接受率7个/步,通用文本仅2.5个,是上限还是可优化?

Reddit实测显示投机解码块状草稿器在代码上每步接受约7个token,散文仅2.5个,多源验证指向草稿器特性而非运行时问题。本文分析散文接受率是否触及上限、现有方案能否突破3.5,以及对推理部署的实践启示。

阅读全文 →
实测取代公式:ModelFit 如何终结 LLM 显存估算的混乱
·6 分钟

实测取代公式:ModelFit 如何终结 LLM 显存估算的混乱

ModelFit 项目通过直接测量 Hugging Face 上 GGUF 量化文件大小,取代传统参数量公式估算,解决 LLM 显存需求答案混乱的问题。文章详解其工作原理、Kimi K3 实测数据、KV 缓存计算方式及项目局限性。

阅读全文 →
本地部署大模型实战:Ollama、llama.cpp 与 vLLM 深度对比
·10 分钟

本地部署大模型实战:Ollama、llama.cpp 与 vLLM 深度对比

深度对比 Ollama、llama.cpp 与 vLLM 三大本地大模型部署引擎:易用性、显存要求、量化选择、吞吐性能与成本账,附决策路径与故障排查,帮你选对推理后端。

阅读全文 →
LLM生产环境落地:10条工程实践与部署要点
·5 分钟

LLM生产环境落地:10条工程实践与部署要点

资深工程师分享 LLM 生产环境落地的10条工程实践:推理端点选型、prompt 缓存、token 上限控制、数据加密、延迟与成本监控、异步队列、prompt 版本管理、真实数据集成测试、优雅降级与运行手册。

阅读全文 →
从LLM API转向自托管:这笔账到底划不划算?
·5 分钟

从LLM API转向自托管:这笔账到底划不划算?

从LLM API转向自托管大模型到底值不值?本文基于Reddit工程师社区的真实讨论,拆解API账单临界点、GPU闲置成本、冷启动与运维之痛,并给出自托管决策的全成本框架。

阅读全文 →
Ollama教程:一键本地部署DeepSeek、Qwen等大模型
教程攻略
·7 分钟

Ollama教程:一键本地部署DeepSeek、Qwen等大模型

详解Ollama本地运行大模型的完整指南,支持DeepSeek、Qwen、Kimi-K2.5等主流开源模型,涵盖安装使用、模型生态、隐私优势及企业私有化部署场景,GitHub 17万Star的热门开源工具。

阅读全文 →