如何监控vLLM等大模型推理性能?
近两年来,随着大语言模型(LLM)的快速普及,AI 推理应用的需求呈指数级增长。以 DeepSeek 为代表的开源大模型凭借其卓越的推理性能和准确性,在开发者社区中迅速走红。无论是企业级应用还是个人项目,DeepSeek 都成为了构建智能对话系统、内容生成工具
近两年来,随着大语言模型(LLM)的快速普及,AI 推理应用的需求呈指数级增长。以 DeepSeek 为代表的开源大模型凭借其卓越的推理性能和准确性,在开发者社区中迅速走红。无论是企业级应用还是个人项目,DeepSeek 都成为了构建智能对话系统、内容生成工具
Qwen2.5-Omni 是一个端到端的多模态模型,旨在感知多种模态,包括文本、图像、音频和视频,同时以流式方式生成文本和自然语音响应。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B是一个基于Qwen架构的蒸馏模型,参数量为70亿,适用于多种自然语言处理任务,如文本生成、问答系统等。然而,大模型的推理通常面临内存占用高、计算效率低的问题。
大型语言模型 (LLM) 的兴起改变了 AI 驱动的应用程序,实现了从聊天机器人到自动代码生成的一切。然而,高效运行这些模型仍然是一个挑战,因为它们通常需要大量的计算资源。
ollama vllm deepsee deepseek资料 2025-03-20 10:43 5
大型语言模型 (LLM) 的兴起改变了 AI 驱动的应用程序,实现了从聊天机器人到自动代码生成的一切。然而,高效运行这些模型仍然是一个挑战,因为它们通常需要大量的计算资源。
ollama vllm deepsee deepseek资料 2025-03-20 10:37 6
vLLM (Virtual Large Language Model) 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,其依靠卓越的推理效率和资源优化能力在全球范围内引发广泛关注。来自加州大学伯克利分校 (UC Berkeley) 的研究团队于 2023 年提出了开