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SGLang 深度拆解:当 RadixAttention 把 KV Cache 变成一棵可复用的「记忆树」——从前缀缓存、零开销调度到生产级推理服务的全链路实战
编程
SGLang 深度拆解:当 RadixAttention 把 KV Cache 变成一棵可复用的「记忆树」——从前缀缓存、零开销调度到生产级推理服务的全链路实战
2026-08-18 21:45:21 +0800 CST
view 62
深度拆解 SGLang 推理引擎:从 RadixAttention 前缀缓存、零开销 CPU 调度、约束解码到 PD 分离与量化,配可运行代码与生产调优清单。
SGLang
RadixAttention
KV Cache
LLM推理
前缀缓存
结构化生成
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 342
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
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 792
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
LiteRT-LM:Google端侧大模型推理引擎的革命性架构——从TensorFlow Lite的困境到LLM原生推理的全链路解析
编程
LiteRT-LM:Google端侧大模型推理引擎的革命性架构——从TensorFlow Lite的困境到LLM原生推理的全链路解析
2026-04-19 22:17:39 +0800 CST
view 1168
深入解析Google LiteRT-LM端侧LLM推理引擎的核心架构:分层内存池、KV Cache量化、算子融合、WebGPU运行时。与TensorFlow Lite、llama.cpp、MLX横向对比,提供生产级部署实战指南。
Google
端侧AI
LiteRT-LM
WebGPU
量化
KV Cache
TensorFlow Lite
LLM推理
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 711
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 359
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
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 521
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
llmfit 深度拆解:一条命令算出你的电脑能跑哪些大模型——硬件感知适配引擎的工程解剖
编程
llmfit 深度拆解:一条命令算出你的电脑能跑哪些大模型——硬件感知适配引擎的工程解剖
2026-07-24 18:44:04 +0800 CST
view 212
深度拆解 GitHub Trending 开源工具 llmfit:四维评分系统、量化自动试探、MoE 精算、带宽速度模型、Plan 模式与 bench 众包校准,从第一性原理讲透本地大模型的硬件适配方法论。
llmfit
本地大模型
LLM
Rust
量化
Ollama
llama.cpp
Apple Silicon
硬件适配
开源
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——谁才是生产级部署的真正王者?
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——谁才是生产级部署的真正王者?
2026-06-23 08:22:26 +0800 CST
view 638
深度对比2026年四大主流大模型推理框架:vLLM 0.5、TGI 2.0、TensorRT-LLM 1.8、DeepSpeed-MII 0.9,从核心架构、性能压测、成本分析到代码实战的完全指南。
vLLM
TensorRT-LLM
大模型推理
性能优化
DeepSpeed
TGI
万字深度解析 MinerU:当文档解析遇见「视觉语言模型」——从 PDF 到结构化 Markdown 的端到端工程化实践(2026)
编程
万字深度解析 MinerU:当文档解析遇见「视觉语言模型」——从 PDF 到结构化 Markdown 的端到端工程化实践(2026)
2026-07-02 01:13:03 +0800 CST
view 582
深度解析MinerU开源项目:72.3K GitHub Star的文档解析引擎,VLM+OCR双引擎,1.2B参数达到95.69分(OmniDocBench),支持PDF/DOCX/PPTX/XLSX解析,原生集成LangChain/Dify/RAGFlow等六大框架,含15+可运行代码示例。
MinerU
PDF解析
文档解析
RAG
LLM
VLM
OCR
LangChain
Dify
MCP
AirLLM 深度实战:8GB 显存跑 405B 大模型——分层推理如何拆掉「显存墙」(2026 实战指南)
编程
AirLLM 深度实战:8GB 显存跑 405B 大模型——分层推理如何拆掉「显存墙」(2026 实战指南)
2026-08-15 09:44:41 +0800 CST
view 79
深度拆解 AirLLM 分层推理架构:8GB 显存跑 405B 大模型的时间换空间哲学,从 mmap 权重映射、单层计算流水线到完整 Python 实战与 15 条生产级优化建议。
AirLLM
大模型推理
显存优化
LLM
内存推理
Python
性能优化
GPU
推测解码深度实战:用「小模型猜、大模型验」的并行推理让 LLM 吞吐量翻倍(2026 生产指南)
编程
推测解码深度实战:用「小模型猜、大模型验」的并行推理让 LLM 吞吐量翻倍(2026 生产指南)
2026-08-15 11:15:10 +0800 CST
view 105
深度拆解推测解码技术原理与生产实战:从拒绝采样数学原理到 vLLM 实现架构,配完整 Python 代码与性能基准测试,实现 2-2.5x 无损吞吐量提升
推测解码
Speculative Decoding
LLM推理
vLLM
性能优化
GPU加速
vLLM 2026 Q2 路线图深度解析:从 v1 架构重构到九大 SIG 技术演进——生产级 LLM 推理引擎的下一站
编程
vLLM 2026 Q2 路线图深度解析:从 v1 架构重构到九大 SIG 技术演进——生产级 LLM 推理引擎的下一站
2026-05-05 19:01:32 +0800 CST
view 1378
深度解析 vLLM 2026年第二季度技术路线图,涵盖 v1 架构核心设计、九大 SIG 技术演进方向、生产级部署实战经验。
vLLM
LLM推理
架构设计
性能优化
AirLLM深度拆解:用分层流式推理打破显存壁垒——从4GB显卡跑通70B大模型的工程极限到MoE时代的新坐标
编程
AirLLM深度拆解:用分层流式推理打破显存壁垒——从4GB显卡跑通70B大模型的工程极限到MoE时代的新坐标
2026-08-09 08:42:54 +0800 CST
view 176
深度拆解AirLLM:用分层流式推理打破显存壁垒,从4GB显卡跑通70B大模型的工程原理到MoE时代的新坐标,配完整代码示例与实战指南。
AirLLM
LLM推理
显存优化
MoE
Transformer
Python
AI部署
DFlash 深度解析:块扩散模型如何让 LLM 推理加速 6 倍——2026 投机解码完全指南
编程
DFlash 深度解析:块扩散模型如何让 LLM 推理加速 6 倍——2026 投机解码完全指南
2026-05-28 19:39:07 +0800 CST
view 969
深入解析 DFlash 块扩散投机解码方案:如何让 Qwen3-8B 实现 6 倍无损加速,超越 EAGLE-3 与 llama.cpp,附 SGLang/vLLM/MLX 完整部署指南。
LLM推理
投机解码
块扩散
DFlash
推理加速
Transformer优化
GPU
CUDA
SGLang
vLLM
深度长文:LLM 推测解码(Speculative Decoding)工程化实战——从原理到3倍加速的完整实现
编程
深度长文:LLM 推测解码(Speculative Decoding)工程化实战——从原理到3倍加速的完整实现
2026-07-26 17:15:22 +0800 CST
view 264
深度长文实战 Speculative Decoding 推测解码技术:从拒绝采样原理、草稿模型选型到 vLLM 生产部署,包含完整代码实现、性能基准测试和 DSpark 等前沿变体解析,不修改模型不牺牲质量即可实现 2-3 倍推理加速。
Speculative Decoding
LLM推理加速
推测解码
vLLM
DSpark
TensorRT-LLM 1.0 深度实战:当 PyTorch 架构成为默认体验,NVIDIA 的 LLM 推理引擎正式走向成熟
编程
TensorRT-LLM 1.0 深度实战:当 PyTorch 架构成为默认体验,NVIDIA 的 LLM 推理引擎正式走向成熟
2026-07-22 10:46:37 +0800 CST
view 210
深度解析 TensorRT-LLM 1.0:PyTorch 架构正式稳定、LLM API 稳定化、多模态 VLM 原生支持、Qwen3 MoE 优化、LoRA 生产级管理、trtllm-serve 推理服务化,配完整部署实战代码。
TensorRT-LLM
LLM推理
GPU加速
PyTorch
NVIDIA
深度学习
模型部署
推理优化
llmfit 深度拆解:Rust 写就的本地大模型选型神器——一行命令把"显存够不够跑"从玄学变成算术
编程
llmfit 深度拆解:Rust 写就的本地大模型选型神器——一行命令把"显存够不够跑"从玄学变成算术
2026-08-18 08:15:14 +0800 CST
view 76
llmfit 是一款 Rust 编写的本地大模型选型工具,一行命令自动检测硬件配置,精确计算显存占用,给出 Fit 评分和速度估算,支持 Ollama、llama.cpp、MLX 等多运行时,配可运行代码与最佳实践。
llmfit
Rust
TUI
本地大模型
LLM推理
Ollama
llama.cpp
模型选型
量化
Apple Silicon
GPU
显存计算
MLX
命令行工具
SGLang vs vLLM:2026年大模型推理框架深度对比与选型指南
编程
SGLang vs vLLM:2026年大模型推理框架深度对比与选型指南
2026-04-08 15:51:53 +0800 CST
view 2210
深度对比SGLang与vLLM两大LLM推理框架,从架构设计、核心原理、性能实测、适用场景多维度解析,附2026年选型建议
LLM
SGLang
vLLM
推理优化
大模型
智谱 GLM-5.1 深度解析:当开源模型突破「8小时自治」临界点
编程
智谱 GLM-5.1 深度解析:当开源模型突破「8小时自治」临界点
2026-04-09 00:53:51 +0800 CST
view 1549
2026年4月8日智谱发布GLM-5.1,744B参数MIT开源,SWE-bench Pro 58.4分超越Claude Opus 4.6,全球首个支持8小时长程自治的开源模型。
GLM-5.1
智谱AI
开源大模型
MoE
SWE-bench
长程自治
LLM
分布式 LLM 推理架构深度实战:从 vLLM 单节点到 llm-d 多集群的生产级演进全链路解析
编程
分布式 LLM 推理架构深度实战:从 vLLM 单节点到 llm-d 多集群的生产级演进全链路解析
2026-05-09 03:39:58 +0800 CST
view 785
深度解析分布式 LLM 推理架构,从 vLLM 单节点到 llm-d 多集群的生产级演进。涵盖推理引擎层、编排调度层、Kubernetes 多机多卡部署实战、性能优化技巧及成本优化策略。
LLM
vLLM
分布式推理
Kubernetes
Ray
推理引擎
综合
Tkinter 焕新利器:ttkbootstrap —— 打造美观现代的 Bootstrap 主题
2024-11-19 04:25:20 +0800 CST
view 3156
ttkbootstrap是Tkinter的主题扩展,提供现代化的Bootstrap风格主题,具有高度可定制性和丰富的组件。支持按需加载,优化内存使用,兼容多个平台。用户可以通过简单的CSS修改或使用ttkcreator工具进行定制。ttkbootstrap适用于各种应用程序,如数据可视化工具、管理系统和教育软件,提升用户体验和界面美观性。
Tkinter
主题
用户界面
开发工具
跨平台
GitNexus 深度解析:当 AI Agent 终于拥有了自己的「代码神经系统」
编程
GitNexus 深度解析:当 AI Agent 终于拥有了自己的「代码神经系统」
2026-04-09 05:25:32 +0800 CST
view 1466
GitNexus 将任意代码库索引为知识图谱,通过 MCP 协议让 AI Agent 拥有代码架构感知能力,解决 AI 编程工具不"看见"代码结构的核心痛点。
AI编程
GitNexus
知识图谱
MCP
代码智能
Agent
Agent Lightning 深度解析:微软如何用零代码改造让 AI Agent 实现自我进化
编程
Agent Lightning 深度解析:微软如何用零代码改造让 AI Agent 实现自我进化
2026-04-18 15:12:54 +0800 CST
view 807
深入剖析微软开源项目 Agent Lightning 的技术架构,详解零代码接入、多框架兼容、强化学习训练等核心特性
AI Agent
强化学习
LangChain
AutoGen
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