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2025-09-16 talkingdev

PyTorch与vLLM联手实现分解式推理,大幅提升大语言模型生产环境性能

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...

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2025-09-11 talkingdev

突破LLM推理非确定性难题:科学家提出确定性推理解决方案

大型语言模型(LLM)推理过程中的非确定性问题正成为制约科学研究可重复性的关键障碍。即使将温度参数调整为0(贪婪采样模式),ChatGPT等模型仍无法保证输出结果的确定性。这种现象不仅存在于API服务中,即使在本地...

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2025-08-26 talkingdev

开源|ThinkMesh:为大语言模型引入并行思维,置信度门控与策略驱动的推理新框架

ThinkMesh 是一个创新的Python开源库,旨在提升大语言模型(LLM)的推理能力。该框架通过并行运行多样化的推理路径,并利用内部置信度信号对每条路径进行评分,动态地将计算资源重新分配给最有潜力的分支,最后通过...

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2025-06-30 talkingdev

PyTorch与vLLM深化集成,提升大语言模型推理效率

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...

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2025-06-30 talkingdev

vLLM V1架构解析:揭秘高效推理服务的核心技术

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...

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2025-06-27 talkingdev

谷歌发布多模态开源模型Gemma 3n:支持文本、图像和音频输入

谷歌近日发布了具有重大意义的新开源权重模型Gemma 3n,该模型采用多模态设计,专为设备端优化。Gemma 3n能够接受文本、图像和音频作为输入,展现了强大的跨模态处理能力。为推广该模型,谷歌与AMD、Axolotl、Docker...

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2025-01-28 talkingdev

Qwen团队推出1M上下文模型,性能强劲且本地化

Qwen团队近日发布了其最新的1M上下文模型,展示了在训练过程中逐步扩展上下文能力的技术进展。该模型不仅性能强劲,还支持本地化运行,显著提升了处理长文本任务的效率。此外,Qwen团队还发布了基于vLLM的推理框架,...

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2024-04-15 talkingdev

Gemma和Siglip推出VLLM,利用LAION和LLaVA数据集进行训练

Gemma和Siglip最近发布了一款小型但功能强大的视觉语言模型(VLLM),该模型专为理解和生成与图像相关联的语言而设计。VLLM利用大规模的LAION和LLaVA数据集进行训练,这些数据集包含了大量的图像和相关文本信息,使...

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