导读:近期更新了《vLLM》的相关内容,包括《PagedAttention原理是什么?vLLM如何用它解决大模型推理显存碎片问题》、《如何部署与调优阿里云Qwen3系列开源模型?》。如果 vLLM 对你有帮助,请转发和分享本内容。知识因分享而拥有更大能量,感谢您成为这传播链条中的重要一环。
PagedAttention原理是什么?vLLM如何用它解决大模型推理显存碎片问题 操作系统用分页管理内存来避免碎片,大模型推理的显存占用却长期受限于连续内存分配。vLLM把这种思路搬到注意力机制上,提出PagedAttention。它把键值缓存切成分页块,像虚拟内存一样映射,使不同序列能共享和复用显存。传统推理框架为防碎片预留整块连续空间,导致利用率常低于四... 栏目:AI大模型 时间:08-17 PagedAttention vLLM LLM推理显存
如何部署与调优阿里云Qwen3系列开源模型? 想在本地或服务器上部署阿里云开源的Qwen3大语言模型,却不知道该如何上手以及优化性能吗?本文详细记录了Qwen3系列模型的实际部署流程与性能调优方法。内容涵盖了部署前的环境准备,并对比了Transformers、vLLM、Ollama以及TensorRT-LLM等主流部署方案的适用场景与优缺点。文... 栏目:AI社区 时间:05-22 Qwen3 大模型部署 vLLM 性能调优 量化优化