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Ollama 融资 6500 万美元背后:2026 年本地大模型运行时生态深度拆解——为什么「极简主义」赢了
编程
Ollama 融资 6500 万美元背后:2026 年本地大模型运行时生态深度拆解——为什么「极简主义」赢了
2026-07-16 11:45:03 +0800 CST
view 222
从 Ollama 6500 万美元融资事件切入,深度拆解 2026 年本地大模型运行时生态:Ollama、llama.cpp、LocalAI、LiteBox、vLLM 的架构设计、性能对比、API 设计、适用场景,配完整代码实战与生产部署踩坑指南。
Ollama
本地大模型
llama.cpp
LocalAI
LiteBox
本地LLM
推理引擎
量化
GGUF
MCP
TensorRT-LLM 深度实战:从 Blackwell 架构到 INT4 量化的 LLM 推理性能革命
编程
TensorRT-LLM 深度实战:从 Blackwell 架构到 INT4 量化的 LLM 推理性能革命
2026-05-22 06:19:51 +0800 CST
view 577
深入解析TensorRT-LLM推理框架,从Paged KV Cache、连续批处理到INT4/INT8/FP8量化实战,覆盖Blackwell架构适配、Triton部署与K8s生产方案
TensorRT-LLM
LLM推理
量化
INT4
Blackwell
GPU优化
Ollama 0.30 深度实战:当本地 LLM 推理有了双引擎——从 llama.cpp + MLX 双后端到 Gemma 4 QAT、从 Cohere2 MoE 到 ollama launch AI 编程助手生态的生产级完全指南(2026)
编程
Ollama 0.30 深度实战:当本地 LLM 推理有了双引擎——从 llama.cpp + MLX 双后端到 Gemma 4 QAT、从 Cohere2 MoE 到 ollama launch AI 编程助手生态的生产级完全指南(2026)
2026-06-21 08:54:17 +0800 CST
view 494
Ollama 0.30 深度解析:双引擎推理架构、Gemma 4 QAT、Cohere2 MoE、ollama launch 生态与生产级部署完全指南
Ollama
LLM
本地推理
AI编程
llama.cpp
MLX
Gemma
开源
自建大模型统一网关:多模型路由、故障转移与成本治理的工程实战
编程
自建大模型统一网关:多模型路由、故障转移与成本治理的工程实战
2026-07-23 02:41:45 +0800 CST
view 23
从协议碎片化病根讲起,拆解生产级 LLM 网关必须解决的六类工程问题,并用手写 Go 网关+Python 语义缓存跑通路由、熔断、重试与成本记账。
LLM Gateway
大模型网关
多模型路由
故障转移
成本治理
LiteLLM
OmniRoute
vLLM 深度实战:当 PagedAttention 遇上生产级 LLM 推理——从内存革命到分布式部署的完全指南(2026)
编程
vLLM 深度实战:当 PagedAttention 遇上生产级 LLM 推理——从内存革命到分布式部署的完全指南(2026)
2026-06-10 10:17:56 +0800 CST
view 360
深度解析 vLLM 的核心架构 PagedAttention 和 Continuous Batching,从内存管理原理到生产级分布式部署的完全指南。
vLLM
LLM推理
PagedAttention
GPU优化
大模型部署
AI推理
Rolldown 1.0 深度实战:当 Vite 用 Rust 重写打包器,10–30 倍性能背后到底发生了什么?
编程
Rolldown 1.0 深度实战:当 Vite 用 Rust 重写打包器,10–30 倍性能背后到底发生了什么?
2026-07-11 00:44:38 +0800 CST
view 166
2026年6月 Rolldown 1.0 正式发布,作为 Vite 8 默认打包器比 Rollup 快 10-30 倍。本文从架构、代码、性能三维度深度拆解:双引擎原罪、OXC 并行解析、bitset 可达性 tree-shaking、智能分块,配可运行实战与迁移指南。
Rolldown
Vite 8
Rust
前端工程化
打包器
构建工具
OXC
Rollup
性能优化
Tree Shaking
2026 大模型推理框架深度对比:vLLM 0.5、TGI 2.0、TensorRT-LLM 1.8、DeepSpeed-MII 0.9 性能与成本终极较量
编程
2026 大模型推理框架深度对比:vLLM 0.5、TGI 2.0、TensorRT-LLM 1.8、DeepSpeed-MII 0.9 性能与成本终极较量
2026-07-23 08:13:30 +0800 CST
view 20
2026年四大主流大模型推理框架深度对比:vLLM 0.5、TGI 2.0、TensorRT-LLM 1.8、DeepSpeed-MII 0.9。从核心技术优化、吞吐量延迟、算力成本、部署适配性四大维度开展极致测评,为企业技术选型提供精准参考。
vLLM
TensorRT-LLM
TGI
DeepSpeed-MII
大模型推理
PagedAttention
FlashAttention
量化推理
GPU推理优化
LMCache 实战:大模型推理的 KV Cache 终极优化方案
编程
LMCache 实战:大模型推理的 KV Cache 终极优化方案
2026-07-23 08:44:51 +0800 CST
view 17
LMCache 实战指南:通过智能 KV Cache 管理,实现 LLM 推理吞吐量最高 10 倍提升,显存占用降低 40%-60%。包含 vLLM/TGI 集成、分布式缓存、性能调优最佳实践。
LMCache
KV Cache
LLM推理优化
vLLM
RAG性能优化
LiteLLM 深度解析:100+ 大模型统一网关的架构设计与生产实战
编程
LiteLLM 深度解析:100+ 大模型统一网关的架构设计与生产实战
2026-04-29 05:42:47 +0800 CST
view 609
深度解析开源AI网关LiteLLM:100+大模型统一接入、虚拟密钥体系、负载均衡与故障降级、MCP/A2A网关、生产级Docker部署实战
LiteLLM
AI网关
大模型
LLM
API网关
Python
Docker
云原生
Spring AI 2.0 深度拆解:当 Java 企业级框架学会「AI 原生思维」——从 ChatClient 流式 API、MCP 工具调用到 Advisors 可组合架构的工程全貌
编程
Spring AI 2.0 深度拆解:当 Java 企业级框架学会「AI 原生思维」——从 ChatClient 流式 API、MCP 工具调用到 Advisors 可组合架构的工程全貌
2026-07-17 10:43:43 +0800 CST
view 149
深度拆解 Spring AI 2.0 GA:ChatClient Fluent API、Advisors 可组合拦截器链、@Tool 声明式工具调用、MCP 协议原生支持、RAG ETL Pipeline、Micrometer 可观测性,配完整生产级代码实战。2026年Java开发者AI集成的终极指南。
Spring AI
Java
AI
Spring Boot
LLM
MCP
RAG
AI Agent
Tool Calling
Spring Framework
Spring AI 2.0 深度拆解:当 Java 企业级框架学会「AI 原生思维」——ChatClient、MCP 工具调用与 Advisors 可组合架构
编程
Spring AI 2.0 深度拆解:当 Java 企业级框架学会「AI 原生思维」——ChatClient、MCP 工具调用与 Advisors 可组合架构
2026-07-17 10:44:29 +0800 CST
view 133
深度拆解 Spring AI 2.0 GA:ChatClient Fluent API、Advisors 可组合拦截器链、@Tool 声明式工具调用、MCP 协议支持、RAG ETL Pipeline,配完整生产级代码实战。
Spring AI
Java
AI
Spring Boot
LLM
MCP
RAG
AI Agent
Tool Calling
shimmy v2.3.0 深度解析:纯 Rust WebGPU 推理引擎如何让 GGUF 模型跑满你的每一块 GPU
编程
shimmy v2.3.0 深度解析:纯 Rust WebGPU 推理引擎如何让 GGUF 模型跑满你的每一块 GPU
2026-07-23 11:45:35 +0800 CST
view 21
深度解析纯 Rust WebGPU 推理引擎 shimmy v2.3.0:GGUF 原生加载、OpenAI API 兼容、KV Cache 量化、Flash Attention 等效实现,配 Tauri 桌面应用集成实战与性能基准测试。
shimmy
WebGPU
Rust
GGUF
LLM
llama.cpp
推理引擎
WebAssembly
vLLM 2026 推理引擎全解:从 PagedAttention 到分离式 Prefill,如何把大模型跑出 GPU 极限性能
编程
vLLM 2026 推理引擎全解:从 PagedAttention 到分离式 Prefill,如何把大模型跑出 GPU 极限性能
2026-06-29 17:16:04 +0800 CST
view 447
2026年vLLM 0.18深度解析:PagedAttention显存管理、EAGLE3推测解码、连续批处理、分离式Prefill、FP4量化,附生产级部署代码与Benchmark对比
vLLM
LLM推理
PagedAttention
推测解码
EAGLE3
FP4量化
CUDA
GPU性能优化
万字长文拆解 vLLM 0.18:PagedAttention 如何用操作系统思维颠覆大模型推理
编程
万字长文拆解 vLLM 0.18:PagedAttention 如何用操作系统思维颠覆大模型推理
2026-06-29 17:17:00 +0800 CST
view 206
2026年vLLM 0.18深度解析:PagedAttention显存管理、EAGLE3推测解码、连续批处理、分离式Prefill、FP4量化,附生产级部署代码与Benchmark对比
vLLM
LLM推理
PagedAttention
推测解码
EAGLE3
FP4量化
CUDA
GPU性能优化
Go 1.27 的小对象分配革命:当编译器学会为每个尺寸定制 malloc
编程
Go 1.27 的小对象分配革命:当编译器学会为每个尺寸定制 malloc
2026-07-05 16:38:18 +0800 CST
view 159
Go 1.27编译器为小于80字节的小对象生成尺寸特化分配代码,绕过mallocgc通用路径,直接内联分配逻辑。小对象分配延迟降低约30%,整体免费1%性能提升,无需改代码。解析Swiss Tables/Green Tea GC/栈分配的基础建设如何促成这一优化。
Go
Go 1.27
编译器
性能优化
内存管理
malloc
小对象分配
尺寸特化
mallocgc
GreenTeaGC
SwissTables
栈分配
GOEXPERIMENT
SGLang深度解析:RadixAttention架构下的大模型推理革命——从零到生产的高性能LLM服务框架实战指南
编程
SGLang深度解析:RadixAttention架构下的大模型推理革命——从零到生产的高性能LLM服务框架实战指南
2026-07-05 18:13:38 +0800 CST
view 328
深度解析SGLang高性能大模型推理框架:RadixAttention自动前缀缓存、零开销C++调度器、PD分离架构、多LoRA批处理、推测解码。含完整代码实战与vLLM/TensorRT-LLM对比。
SGLang
RadixAttention
LLM
推理引擎
大模型
vLLM
GPU
高并发
AI基础设施
性能优化
MCP 2026 深度解析:AI推理性能瓶颈诊断的12个隐性耗时陷阱——从TensorRT-LLM到vLLM再到Triton的全引擎实战
编程
MCP 2026 深度解析:AI推理性能瓶颈诊断的12个隐性耗时陷阱——从TensorRT-LLM到vLLM再到Triton的全引擎实战
2026-04-30 14:21:13 +0800 CST
view 550
深度解析MCP 2026基准测试框架,拆解TensorRT-LLM、vLLM、Triton三大推理引擎的12个隐性耗时陷阱,提供可落地的诊断方法与修复路径。
AI推理
性能优化
TensorRT-LLM
vLLM
Triton
MCP2026
GPU优化
2026 大模型推理框架终极对决:vLLM 0.5 vs TGI 2.0 vs TensorRT-LLM 1.8 vs DeepSpeed-MII 0.9——从架构原理到生产级部署的完全指南
编程
2026 大模型推理框架终极对决:vLLM 0.5 vs TGI 2.0 vs TensorRT-LLM 1.8 vs DeepSpeed-MII 0.9——从架构原理到生产级部署的完全指南
2026-06-16 23:24:43 +0800 CST
view 270
深度对比四大主流LLM推理框架:vLLM 0.5、TGI 2.0、TensorRT-LLM 1.8、DeepSpeed-MII 0.9。从PagedAttention架构原理、FlashAttention优化、量化支持到生产级部署实战,包含统一环境下的性能测试数据与代码示例,帮助你做出最优选型决策。
LLM
推理框架
vLLM
TensorRT
DeepSpeed
性能优化
AI
SGLang 深度解析:RadixAttention 如何重塑大模型推理的「结构化革命」
编程
SGLang 深度解析:RadixAttention 如何重塑大模型推理的「结构化革命」
2026-06-30 11:16:18 +0800 CST
view 235
深度解析 SGLang 大模型推理框架:RadixAttention 前缀缓存、零开销 CPU 调度器、结构化输出约束、推测解码、PD 分离等核心技术,对比 vLLM/TensorRT-LLM 选型,提供完整代码示例与生产级部署实践
SGLang
大模型推理
RadixAttention
前缀缓存
结构化输出
推测解码
PD分离
vLLM
TensorRT-LLM
SGLang 深度解析:RadixAttention 前缀缓存与结构化 LLM 推理革命——从 RAG/Agent 场景到生产级部署的完整指南
编程
SGLang 深度解析:RadixAttention 前缀缓存与结构化 LLM 推理革命——从 RAG/Agent 场景到生产级部署的完整指南
2026-06-30 11:17:15 +0800 CST
view 264
深度解析 SGLang 大模型推理框架:RadixAttention 前缀缓存、零开销 CPU 调度器、结构化输出约束、推测解码、PD 分离等核心技术,对比 vLLM/TensorRT-LLM 选型,提供完整代码示例与生产级部署实践
SGLang
大模型推理
RadixAttention
前缀缓存
结构化输出
推测解码
PD分离
vLLM
TensorRT-LLM
vLLM 0.5 深度拆解:当 PagedAttention 重塑 LLM 推理内存——从 OS 分页思想到 MoE 分布式推理的工程全貌(2026)
编程
vLLM 0.5 深度拆解:当 PagedAttention 重塑 LLM 推理内存——从 OS 分页思想到 MoE 分布式推理的工程全貌(2026)
2026-07-18 13:17:37 +0800 CST
view 98
深度拆解 vLLM 0.5 的 PagedAttention 核心原理、连续批处理架构、MoE 推理优化、分布式部署策略,以及 2026 年四大推理框架生产级性能横评。
vLLM
PagedAttention
LLM推理
ContinuousBatching
MoE
FusedMoE
量化
分布式推理
llama.cpp 深度实战:从 GGUF 量化到 CUDA 内核优化——纯 C/C++ 如何在 CPU/GPU 上榨出 LLM 推理的极限性能
编程
llama.cpp 深度实战:从 GGUF 量化到 CUDA 内核优化——纯 C/C++ 如何在 CPU/GPU 上榨出 LLM 推理的极限性能
2026-05-23 17:18:22 +0800 CST
view 1925
2026年深度拆解 llama.cpp 的核心架构:GGUF 格式原理、20+量化方法对比、KV Cache 优化、多硬件后端性能实测,与 Ollama/vLLM 完整横评。
llama.cpp
GGUF
量化
CUDA
Metal
LLM推理
C++
本地部署
性能优化
GGML
从140GB到4GB:AirLLM无量化层间推理原理深度剖析与生产级部署实战(2026)
编程
从140GB到4GB:AirLLM无量化层间推理原理深度剖析与生产级部署实战(2026)
2026-06-22 19:28:19 +0800 CST
view 319
深入解析 AirLLM 的无量化层间 Offloading 技术原理,探讨如何通过 CPU-GPU 混合推理在 4GB 显存上运行 70B 大模型,附完整代码实战与生产部署指南。
LLM推理
GPU优化
CPU Offload
层间调度
AirLLM
PyTorch
LLM推理引擎全栈优化实战:从PagedAttention到投机解码,榨干GPU的每一滴算力
编程
LLM推理引擎全栈优化实战:从PagedAttention到投机解码,榨干GPU的每一滴算力
2026-05-17 10:21:56 +0800 CST
view 544
深度拆解LLM推理引擎核心技术栈:PagedAttention消除内存碎片、连续批处理榨干GPU算力、NUMA感知调度、混合精度量化、投机解码加速、算子融合、分布式推理架构,附代码示例与性能数据
LLM
vLLM
PagedAttention
推理优化
量化
投机解码
ContinuousBatching
GPU
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