LLM推理:从KV缓存到生产部署
来自hh.ru的一位资深MLOps工程师解释了如何在2026年高效地在自有硬件上运行大型语言模型。文章涵盖关键技术方面:KV缓存、推理引擎vLLM与SGLang、注意力机制的演进,以及关于模型选择、并行化和生产硬件的实用建议。
vLLM
SGLang
Meta
DeepSeek
Alibaba/Qwen
Moonshot AI
Habr — хаб ИИ27.07 · 09:02
来自hh.ru的一位资深MLOps工程师解释了如何在2026年高效地在自有硬件上运行大型语言模型。文章涵盖关键技术方面:KV缓存、推理引擎vLLM与SGLang、注意力机制的演进,以及关于模型选择、并行化和生产硬件的实用建议。
vLLM
SGLang
Meta
DeepSeek
Alibaba/Qwen
Moonshot AI