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外卖网站建设费用,win7 iis架设网站,余干网站建设制作,电商网站建设公司哪家好为什么需要高性能推理与AI网关 核心是要解决4个原生大模型的问题。 提供高性能推理解决#xff1a; 推理速度#xff0c;提升LLM的推理吞吐量以及延迟问题高并发#xff1a;能够会进行大量并发请求 AI网关解决#xff1a; 多模型路由与负载均衡#xff1a;支持多个模型实例…为什么需要高性能推理与AI网关核心是要解决4个原生大模型的问题。提供高性能推理解决推理速度提升LLM的推理吞吐量以及延迟问题高并发能够会进行大量并发请求AI网关解决多模型路由与负载均衡支持多个模型实例之间的自动路由和故障转移统一接口独立后端服务统一模型调用接口以API形式进行调用左下角原生大模型问题是如何产生的原生模型出现这些问题的根本原因可以归结为底层GPU算力及资源使用的瓶颈。我的这句话精炼地指出了由于硬件层面的限制如图形处理单元GPU的计算能力和资源分配不足导致了原生模型在性能和效率上遇到的问题。这种局限性直接影响了模型的训练速度、推理效率以及整体可扩展性。来自vLLM团队的数据英伟达的A100GPU一秒只能处理一个请求一旦大量用户访问LLM就需要很多很多GPU整个成本非常昂贵。那么如果通过高性能引擎进行GPU用量的减少同时增加处理效率。所以如何在有限的GPU资源的情况下尽可能的物尽其用压榨其性能让更多的任务能够统一时间被GPU处理就是AI推理引擎这一层所需要解决的问题。KV Cache把上下文转化成了便签纸其实上文说的问题一些大模型厂商已经在试图解决模型性能的问题整体的解决方案是通过KV Cache的形式来进行。什么是KV CacheLLM的核心逻辑是通过transformer模型进行token预测。那么KV Cache 的核心能力就是把上下文通过关键词KV存储每次进行token预测不是通过完整的上下文进行重读原文预测而是通过关键词KV进行token预测大大节约计算时间。具体KV Cache如何加速了计算decoding如下图上图比较学术兴许晦涩难懂那么我在这里做一个比较生动的比喻在没有KV Cache的之前每次大模型接话都得重新读一遍用户前面说了什么比如那句“从前有一只小猫…”然后再思考下一步。这样运行速度非常慢。解决方案就是KV Cache键值缓存想象你有一个超强记忆便签本每当你处理完一个词就把它对应的“上下文理解”记下来贴在墙上。KV Cache是如何只通过KV来进行推理预测而无需进行整个上下文的语义理解推理的人脑会提取上下文中的关键信息Key结合Key对应的Value来生成接下来的Token。整个过程我可以用小朋友接龙比赛来进行展现当模型生成每一个新词时它都会看看前面所有已经生成的 token词拿当前状态去和每个 token 的Key做匹配计算注意力分数把最相关的那些 token 的Value加权组合起来根据这个“综合理解”决定下一个词整个过程可以用我总结的下面这张图来进行说明通过可视化的方式总结了KV Cache的核心逻辑Pagedattention把KV便签纸拆分成活页纸KV Cache的应用之后问题应孕而生也是vllm paged Attention的解决的问题每个人都写key Value的便签但是便签的位置有限。甚至有些顾客上下文很短上下文很多都是无效的例如说两个字就走人了那便利贴上大部分的空间就浪费了。就导致KV造成了浪费。终极解决方案就是精细化管理便利贴的空间——paged Attention把便利贴拆分成活页纸一页纸只有一个字。字多的就用多个page字少的就用少量的page来最大程度节约上下文空间。来加速整体计算速度。举一个简单的例子没有Paged Attention分配便签纸系统提前分配 10 个格子作为一个便签纸即使你只用 5 个写上KV noteKV Cache 必须连续存放[猫][喜欢][喝][牛][奶][ ][ ][ ][ ][ ]空间浪费剩下 5 个空格显存浪费空间有限如果你突然要加“是因为它营养丰富”超过 10 个字崩溃或重算有Paged Attention分配活页纸系统只分配 2 个 block将便签纸的空间拆分成活页纸将活页纸进行分配比如每 block 存 3 个 tokenKV Cache 可以这样存Block 5: [猫][喜欢][喝]、Block 12: [牛][奶]无限分配后面还想续写再分配一个 Block 8 就行所有 block 可以不连续系统通过“指针”链接所有的block。通过这种方式能够大大提升显存的利用效率进而提升整个AI推理的速度。整个流程如下vLLM和KV Cache的关系是什么这里用一个FAQ来进行解答| | || — | — || KV Cache 是 vLLM 发明的吗 | ❌不是它是 Transformer 的原生机制 || 没有 vLLM 就没有 KV Cache 吗 | ❌ 错Hugging Face、OpenAI、PyTorch 都早就用了 || vLLM 的贡献是什么 | ✅ 用 PagedAttention 把 KV Cache 的管理做到极致高效 || KV Cache 重要吗 | ✅✅✅ 极其重要没有它大模型生成速度会慢 5-10 倍 |总结vLLM如何实现性能提升与高并发首先就是pagedattention整体提升了显存能利用率利用空间大了能够并发的任务数量就变多了。就好比原来每个人必须租一整辆火车现在火车按座位出租相同的火车数能够出行的人就变多了Continuous Batching动态平处理GPU原来一次只能处理一个请求一个请求处理完再处理下一个通过vllm直接让GPU的所有显存满负荷工作同时处理一批token无论该token的处理是属于哪个用户的请求。一旦一个用户的请求生成结束腾出空间新用户立马接入。Block Manager显存块的智能管家能够帮助实现1和2 中的KV Cache的细粒度分配以及持续批处理的显存分配。以下总结了vllm带来的PagedAttention是如何在KV Cache的基础上提升了模型性能的对比| | | || — | — | — || 维度 | 传统KV Cache | PagedAttention || 存储方式 | 所有 Key/Value 必须连续存放 | Key/Value 可分块存放像文件碎片 || 分配机制 | 预分配一大块不管用不用得完 | 按需分配用多少给多少 || 扩展性 | 超出预分配大小就失败 | 可动态追加新块无限扩展 || 显存利用率 | 很低大量空闲 | 高达 90%几乎没有浪费 || 并发能力 | 差显存很快耗尽 | 强支持上百并发请求 || KV Cache 管理 | 简单粗暴一刀切 | 智能调度支持共享和回收 |模型网关的核心能力最后快速聊聊模型网关的能力模型网关解决的问题是不同模型参数不同导致的运维问题。例如从DeepSeek切换到OpenAI就会导致模型参数配置、协议配置等一切代码语言描述全要进行对应的调整。而模型网关的整个过程的核心就是进行翻译将所有其他大模型的调用求求翻译成OpenAI的请求让所有的模型全都变成OpenAI的协议例如参数映射、消息格式转换、鉴权处理、相应标准化。除此之外模型网关通过策略模型异步容错元数据驱动可以实现负载均衡将请求发给最空闲的模型、自动fallback一个模型挂了切换另一个版本的模型、按成本路由自动选择最便宜的模型、自定义路由规则等模型网关功能。同时还能基于模型接口与单价进行模型成本的自动计算。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”