推理

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GPU服务器租用：从重资产到轻运营的算力变革现今，人工智能技术的迭代速率相当惊人，不管是大型语言模型的推理，还是AIGC应用的迅猛发展，亦或是繁杂的科学计算，全都离不开强劲的算力支持。对绝大多数企业、开发者以及科研机构来讲，自行构建大规模GPU服务器集群不但意味着数额不小的前期资本投入，而且还面临着运维繁杂、弹性欠缺、技术迭代迅速致使资产贬值的多重风险。在这样的背景状况下，GPU服务器租用模式依靠其灵活性与经济性，正逐渐成为越来越多用户的优先选择。本文章进行深度探究GPU服务器租用的核心所具备的价值，并且以客观的视角剖析其关键的考量维度。

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国内边缘算力平台已整合超2000P资源此刻，以大模型为典型代表的生成式人工智能技术正在对各个行业予以重新塑造。于这场技术变革当中，GPU算力作为核心的生产要素，其获取的方式以及使用的效率直接对AI应用的创新速度以及商业成本起到决定性作用。本文将会依据客观的数据，针对当前GPU算力市场的关键信息展开梳理，用以提供给决策作为参考。

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免费大模型API服务现状与技术指标深度解析在近些年，伴随人工智能技术以极快速度发展，大语言模型也就是LLM，已然成了开发者社区以及企业用户所关注的重点。对好多期望去探索或者集成AI能力的团队来讲，得到稳定、低延迟并且成本能得到控制的大模型API服务，是达成业务创新的关键一步。当下，市场上出现了多种具有免费或者试用性质的大模型API服务，给开发者降低了技术门槛。本文会基于客观的视角，梳理当前免费大模型API服务的现状，还有技术特点，以及选择的时候需要关注的核心指标，并且提供专业的数据参考。

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大模型调用平台：架构原理与选型全解析大模型调用平台：架构原理、关键指标与选型参考技术飞速发展，人工智能技术快速演进，大语言模型开始迈步，从实验室朝着千行百业的应用场景前行。不管是构建智能客服、或者用来辅助代码生成，还是要处理复杂的文本分析任务，开发者都无法避开一个核心环节，那就是怎样高效、稳定地调用大模型能力。这便引出了“大模型调用平台”这一关键基础设施。本文会从技术原理、核心性能指标、以及选型考量三个维度，为您深入剖析这一领域。

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大模型API调用指南：技术原理与实践测评大模型API调用指南：从技术原理到实践测评今时今日，人工智能技术迅猛发展，大语言模型已深入各个行业的应用开发里。对开发者来讲，怎样高效且稳定地调用大模型 API，变成构建智能应用的关键要点所在了。有一篇文章，会围绕大模型 API 调用的技术要点、性能指标以及实际应用场景来展开分析，并且结合具体的服务商案例，给读者提供一份客观、专业的技术参考。

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边缘云架构崛起，大模型推理延迟降至300ms以内当前，处于主流地位的大模型服务平台主要被划分成了两大类，一类是由云厂商所提供的全栈式AI平台，另一类是着重于特定场景的模型服务商。前者通常整合了从底层的算力一直到上层应用的全链路能力，后者则更加偏向于模型的推理效率以及成本的优化。在技术架构方面，传统的中心化云计算模式于处理AI推理请求之际，往往会遭遇高延迟以及网络抖动的挑战，然而新兴的边缘云架构正逐渐变成提升用户体验的关键。

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AI算力进化论：2026年从堆芯片到拼系统的关键跨越到了2026年，生成式人工智能已然深度嵌入了各个领域，这些领域涵盖从代码开发一直到药物研发。在这样的进程当中，AI算力已不再只是单纯的计算资源堆砌，而是演变成了一个复杂系统工程，这个工程包含异构芯片、分布式调度算法、边缘网络以及弹性供给机制。理解当前AI算力的技术形态，理解其供给模式，理解其成本结构，对于企业制定技术路线、控制运营预算具有现实参考意义。

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万亿参数时代：大语言模型的技术架构与演进趋势大语言模型，即Large Model, LLM，一般是指那种基于海量文本数据来训练的，参数规模能达到数十亿甚至千亿级别的深度神经网络模型。自2017年架构出现以来，模型参数量呈现出指数级的增长。截止到2026年第一季度，主流开源模型的参数规模普遍分布在70亿至6700亿这个区间，部分商业模型已经突破了万亿参数。

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算力平台演进：从自建数据中心到云服务的模式解析如今人工智能、大数据分析以及科学计算等领域处于高速发展态势，在此情形下，算力已然成为驱动创新的核心引擎。算力平台，它作为提供大规模计算资源以及服务的基础设施，正从传统的集中式数据中心朝着分布式、异构化还有智能化的形态而演进，其重要性正日益凸显出来。对于企业、研究机构乃至个人开发者来讲，理解算力平台的运作机制以及选型逻辑，是能够有效利用计算资源、加速业务创新的前提条件。

【Agents篇】04：Agent 的推理能力——思维链与自我反思🔖 系列文章：本文是 Agents 系列的第四篇，深入探讨 AI Agent 的核心推理能力🏷️ 标签：LLM Agent 推理 Chain-of-Thought ReAct Reflexion

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边缘云AI大模型API服务：低延迟高安全赋能应用AI大模型，作为人工智能领域所取得的关键成果，正以一种前所未有的态势，深刻改变着我们的生活、方式，以及工作方式。在AI大模型的众多应用形式里，基于边缘云架构的大语言模型API服务占据着重要地位。它是大模型应用中的一种形式，一种极为首要的表现形式，具备诸多杰出而突出的优势。

丢掉向量数据库！推理型 RAG 正在重新定义长文档问答的准确边界在大模型应用落地的浪潮中，RAG（检索增强生成）一度被视为解决知识幻觉、提升事实准确性的“银弹”。然而，当开发者真正将 RAG 投入企业级场景——比如解析一份 300 页的 SEC 财报、一份技术标准文档或一本法律汇编时，理想与现实之间的鸿沟便迅速显现。我们反复调整 chunk 大小、重叠窗口、嵌入模型版本，甚至尝试多层 rerank，但模型依然会在关键数据上“张冠李戴”，或在看似合理实则错误的语境中给出误导性答案。问题根源并不在于工程调优不足，而在于方法论本身：传统 RAG 将“语义相似”等同于“信息相

LLM推理或者思考的一些本质性问题原文为Denny Zhou（Google Deepmind负责人）在Stanford为CS25课程做的一个报告。这篇博客是其笔记。

vLLM调优：从原理到Ubuntu 22.04实践作者：吴业亮博客：wuyeliang.blog.csdn.netvLLM是由UC伯克利等机构开发的高性能LLM推理/服务框架，核心优势是超高吞吐、低延迟、显存利用率高，其性能优势源于核心技术创新，调优也需围绕这些核心机制展开。本文将从原理入手，逐步讲解Ubuntu 22.04下的vLLM环境搭建、全维度调优策略及实战案例。

Nano-vLLM-Ascend参考 https://github.com/linzm1007/nano-vllm-ascendnano-vllm是开源的一个gpu推理项目，基于开源版本弄的一个ascend npu版本推理小demo，旨在帮助初学者了解推理的整体流程，区别于vllm，nano-vllm体量更小，麻雀虽小五脏俱全，更有助于初学者学习。

DeepSeek V3.1 的推理解析之前仔细学习过大模型的推理解析，但只是针对通用的早期大模型，并没有针对目前流行的MoE的在模型的推理进行解析。比如：DeepSeek。也就是针对通用的早期Transformer架构进行了学习。

TensorRT 推理 YOLO Demo 分享（Python）TensorRT 8.6.1；CUDA 11.8；cuDNN 8.6.0；Python：3.11；pytorch-cuda：11.8

OpenVINO 推理 YOLO Demo 分享（Python）OpenVINO 2025.3；Python：3.11；1、YOLOv5 以后的新模型都可以正常推理，可以通用（只要是模型输出的数据定义不变即可），框架是按YOLOv13写的，模型使用yolov12s.pt；

天数智芯MR50推理卡测试图1是一只虎猫（tiger cat）。我们通过resnet18模型的resnet18.onnx（onnx是一种跨平台的通用模型文件格式），来对这张图片进行推理最终得到这张图片是什么动物。

一个处女座的程序猿

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