显卡的核心是图形处理器，也就是我们常说的GPU，全称Graphics Processing Unit，它和 CPU 的本质区别是并行计算架构，CPU 擅长复杂的...

我们需要在 10 台 RTX 4090 组成的算力集群上部署 Qwen-14B大模型，支撑日均 10 万次用户对话推理请求，核心痛点：

在大模型落地实践中，我们都会面临一个共性困惑：明明显卡算力达标、模型量化适配，实际运行时却始终跑不满算力，甚至出现卡顿、显存溢出等问题。前文我们已详解算力指标（...

今天的核心目的就是为了做一个超长上下文处理的实践，我们常用的模型LLaMA-2 默认上下文长度为 4096 tokens，原生不支持滑动窗口！强行设置 conf...

我们应该也遇到过这样的情况，在和模型应用沟通的过程中，聊着聊着它就忘了开头的要求；或者让模型工具分析一本几百页的电子书，它只记住了最后几页的内容？我们也反复讨论...

在大模型的世界里，理解其处理长文本的能力，不能只看一个数字。我们常听到“支持128K上下文”这样的宣传，但真正决定模型能否有效利用这些信息的，远不止窗口长度本身...

如今大模型越来越火，不管是企业做业务落地，还是我们作为个人开发者上手体验，都绕不开一个核心问题：大模型虽强，但太笨重，动辄几十上百GB显存占用，普通硬件跑不动，...

在我们反复探讨的大模型落地的过程中，高性能与低成本的矛盾始终存在。想用好一个高性能拥有千亿参数大模型，都面临着存储占用高、推理速度慢的问题。模型量化作为一种核心...

大模型的量化我们前期也探讨了基础概念和实践原理，针对CPU的量化流程做了通俗易懂的基础说明，但实际应用场景往往是需要GPU的落地实践，随着大模型参数规模突破千亿...

一直以来，我们都围绕大模型的本地部署由浅入深的仔细讨论，大模型的落地困境从来离不开“显存”与“速度”，以 LLaMA-7B 为例，FP32 精度下显存占用高达 ...

在大模型微调落地场景中，中小算力设备是多数开发者的主力工具。此类设备面临显存有限但需满足特定任务需求的核心矛盾，以中文电商文案生成为例，需兼顾文案流畅度，同时确...

我们接触大模型以来，经常听到什么模型有多少亿参数，通常1B/7B/13B/34B/70B/175B或者GPT有 1750 亿参等等这类说法，很容易让我们陷入模型...

随着大模型技术深入渗透到日常对话、专业咨询、内容创作等多元场景，模型对高频词汇的理解精准度远超低频词汇，这种差异直接影响着输出结果的可靠性与实用性。从底层逻辑来...

随着大模型本地化部署的普及，基于 FastAPI 封装大模型接口并实现鉴权、可视化交互，成为实现落地大模型应用的核心场景。前一篇博文我们讲解了大模型本地化部署以...

在大模型的特征提取技术中，注意力机制是核心支柱，它让模型能聚焦关键信息。但传统单尺度注意力存在明显短板，要么只盯着局部细节，忽略全局逻辑；要么只抓整体框架，丢失...

本文从常识出发、从自然语言的词性分析/句式分析的视角，深度探讨、推导得到Transformer 模型中 QKV 机制的本质，并据此给出目前流行的MQA/GQA/...

在大模型的中文应用落地过程中，我们常常会遇到这样的问题：面对古籍里的生僻字（如“𪚥”、“龘”）、特定领域的专业术语，如人工智能领域的 “LoRA 微调”、生物医...

相信我们在接触大模型已经从很多地方收集各类零零散散的信息，数据的高价值已是行业共识，但并非只有海量数据才有价值，对于类似我们这样的中小企业、个人开发者或垂直场景...

大模型的性能上限，一半取决于模型架构与训练策略，另一半则由训练数据的质量决定。尤其对于中文大模型而言，中文语料存在来源繁杂、噪声冗余、格式不统一、语义歧义等问题...

从我们日常接触的电脑存储开始理解，我们可以先回忆一下手机、电脑里的数据存储规则：大模型的核心是海量参数，可以理解为模型学到的知识，像一本超级厚的字典，这些参数在...