在大型语言模型推理优化领域，Prompt缓存技术正成为提升服务效率、降低计算成本的关键前沿技术。本文深入解析了Prompt缓存的核心工作原理，特别聚焦于vLLM框架中创新的Paged Attention机制及其实现的自动前缀缓存。...

大语言模型（LLM）作为基于Transformer架构的神经网络，通过并行分析完整序列并计算词语间的全局关联性，实现了自然语言处理的突破性进展。在推理过程中，模型首先将输入文本转化为数字化的词元嵌入向量，随后通过Tr...

Meta公司内部团队与vLLM、PyTorch展开深度技术合作，成功推出预填充/解码分离技术（prefill/decode disaggregation），这项突破性技术显著提升了大规模语言模型在生产环境中的推理性能。通过将推理过程分解为预填充...

近日，GitHub上开源项目oLLM引发开发者社区广泛关注。该项目是一个专为大上下文语言模型推理设计的轻量级Python库，其核心突破在于仅需8GB显存的消费级GPU即可运行Llama-3.1-8B-Instruct等模型处理长达10万token的上...

Lemonade是一个专为现代计算硬件优化的开源推理服务器，致力于帮助开发者和研究者在本地高效运行大型语言模型。该项目通过集成最先进的推理引擎，可自动适配不同厂商的NPU（神经网络处理器）和GPU硬件平台，实现计算...

PyTorch与vLLM近日宣布深化技术整合，新增支持量化、注意力机制定制及异构硬件加速等关键功能。这一合作标志着两大开源框架在优化大语言模型（LLM）推理性能方面取得重要突破：量化技术可降低模型计算资源消耗达4-8...

vLLM是一款开源的大语言模型推理引擎，近日其团队发布了全新的V1架构。本文深入剖析了vLLM V1架构如何通过OpenAI兼容API服务器和核心引擎高效处理推理请求，实现业界领先的文本生成性能。该架构优化了推理请求的处理...

近期GitHub上开源的ConciseHint项目提出了一种创新的大语言模型推理优化技术。该技术通过在生成过程中注入学习或手工设计的简洁提示，能够在保持模型性能的前提下显著提升推理过程的简洁性。这一突破性方法解决了当...