模型推理

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纯 C++ 手写 LLM 推理引擎：分页 KV 缓存、连续批、多卡张量并行全部内置如果你玩过 LLM 部署，大概率经历过这样的痛苦：用 Python 调 API 很快，但一到生产环境就要面对 PyTorch 动辄几个 G 的内存开销、GPU 利用率不到 30% 的尴尬，以及"换个模型就要重装一套依赖"的部署噩梦。

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YOLOv5/v7/YOLOX 全支持：基于 TensorRT 的工业视觉推理底座详解在深度学习模型落地的过程中，开发者往往需要面对 TensorRT 底层繁琐的 C++ API 和复杂的构建流程。这个项目的核心目标就是让高性能部署变得极其简单。它基于 TensorRT 打造了一套高性能推理框架，提供 C++ 和 Python 两套完整的高层 API 封装，将底层复杂的内存管理、引擎构建等细节完全屏蔽。该项目支持一键模型编译，开发者只需简单配置即可实现 FP32、FP16、INT8 三种精度的自动转换。针对 TensorRT 开发中最令人头疼的自定义算子问题，该项目也提供了大幅简化的插件

容器内存显示 100%、进程莫名被 Killed 解决方案环境：AutoDL 容器实例，内存上限 90GB，用 Qwen3-8B 做批量评估。Killed 意味着进程收到了 SIGKILL。第一反应是“内存不够”，但 8B 模型用 bf16 加载只需要约 16GB，离 90GB 很远。问题出在哪？

transformers 升级后加载旧权重报错：三处不兼容如何逐一验证本文摘要：升级后加载旧权重报错，配置、定义与张量的失败混杂，难以归因。将一次加载拆成三层逐段验证，让中断位置直接指出不兼容所在。仅凭单一仓库来源，不给出版本级结论，需回仓库核对实现。

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《百度天池超节点系统架构设计规范》正式开放下载从机柜结构到供电散热，从高速互联到智能管理，《百度天池超节点系统架构设计规范》完整记录了百度天池超节点经过大规模实践验证的设计细节与系统取舍，以标准化、可复用的方式，为超节点走向普及提供设计依据。

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LLM 技术迁移音频领域：基于 GGML 搭建 Roformer，端侧音乐人声分离实现详解这是一套纯C++实现的音乐源分离推理引擎，底层基于ggml轻量级张量计算库构建，完整支持BS Roformer与Mel-Band-Roformer两种主流音频分离架构，核心能力是从音乐音频中精准提取人声轨与伴奏轨。

海思 HI3516 & HI3519 使用指南状态信息都位于此目录下： /proc/umap执行命令：cat /proc/umap/svp_npu 参数介绍：

在8×A800上把 DeepSeek-V4-Flash 榨到极限:从5倍提速到TP+EP双实例的完整实测单机 8 卡,双实例,一路从 50 tok/s 到 479 tok/s——我把每一步的决策、测量和踩坑都写在这里。

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用 C++ 从零写一个能训练的 GPT：标量自动微分 + Arena 内存池现在你想学 GPT 的原理，网上一搜全是 PyTorch 的教程，import 几个模块就完事了。但问题是，你虽然能跑通，却对"自动微分是怎么工作的"、"反向传播的梯度是怎么传回去的"一无所知——这些全被框架的层层封装盖住了。

猫先生Mr.Mao

从“更大”到“更会做事”：Kimi K3 的开放前沿智能路线【从零走向AGI】旨在深入了解通用人工智能（AGI）的发展路径，从最基础的概念起，逐步构建完整的知识体系。项目地址🔗：https://github.com/AI-mzq/From-Zero-to-AGI.git

Day 0 实测｜在 GPUStack 上部署 GLM-5.2-FP8-DSpark本文由 GPUStack 社区用户实测分享整理。GLM-5.2-FP8-DSpark 是在 GLM-5.2-FP8 基础上，通过挂载 RedHatAI 提供的外置草稿模型（Speculator）做投机解码（Speculative Decoding）的增强方案——同一份主模型权重，额外加载一个草稿模型，用来提升解码吞吐。社区用户在模型放出当天（Day 0）就在 8 卡 H20-141G 环境上，通过 GPUStack 完成了部署，并和原生 GLM-5.2-FP8 做了同硬件对比压测。

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用C++从零开始造一个微型GPT，不借助任何第三方库这个项目本质上是在做一件"返璞归真"的事——用C++从零开始造一个微型GPT，不依赖PyTorch、TensorFlow，甚至不用Eigen之类的矩阵库。所有东西，从张量（Tensor）的内存管理、矩阵乘法的CUDA核函数，到Transformer的注意力机制、AdamW优化器，全部自己手写。

Flask + PyTorch模型部署实战：从训练权重到API接口完整工程解析（附完整代码）在深度学习项目的落地环节中，模型训练只是万里长征的第一步。如何将训练好的模型权重封装成可调用的Web服务，让其他应用程序（如移动端、前端页面、第三方系统）能够便捷地使用模型推理能力，是算法工程师必须掌握的工程技能。

大模型训练框架 ➕ 推理部署框架训练用 DeepSpeed，推理选 vLLM 或 Ollama，入门看 Transformers，生产上 TGI。大模型从训到跑，一套框架全搞定。 🚀

NVIDIA H200/H20 DeepSeek-V4-Pro 部署指南、压测性能与稳定性调优建议随着 DeepSeek 正式发布 DeepSeek-V4 系列，大模型的工程边界再次被明显推高。该系列基于 MoE 架构，提供了 DeepSeek-V4-Flash 284B 和 DeepSeek-V4-Pro 1.6T 两种规格，同时在推理阶段仅激活数十亿参数，在性能与成本之间取得了新的平衡。配合百万级上下文窗口与全新的注意力优化机制，其在长文本理解、复杂推理以及智能体任务中的表现，已经开始逼近甚至挑战当前主流闭源模型。

Day 0 部署：昇腾 910B DeepSeek-V4 部署指南与压测表现随着 DeepSeek 正式发布 DeepSeek-V4 系列，大模型的工程边界再次被明显推高。该系列基于 MoE 架构，提供了 DeepSeek-V4-Flash 284B 和 DeepSeek-V4-Pro 1.6T 两种规格，同时在推理阶段仅激活数十亿参数，在性能与成本之间取得了新的平衡。配合百万级上下文窗口与全新的注意力优化机制，其在长文本理解、复杂推理以及智能体任务中的表现，已经开始逼近甚至挑战当前主流闭源模型。

Yolo 多任务推理，摄像头+视频实时推理，实现关键点、分割、检测等模型推理部署部分源码：https://live.csdn.net/v/522949

Token 不再焦虑：用 GPUStack + OpenClaw 搭一个“无限用”的本地 AI 助手关注🌟⌈GPUStack⌋ 💻 一起学习 AI、GPU 管理与大模型相关技术实践。这两年，越来越多团队把 AI 接入了日常工作流。但很快，一个现实问题摆在了面前：

模型持久化（二）：从 KingbaseES 加载模型，实现离线预测——别再让模型“睡在库房”，它该上生产线了大家好，我是那个总在凌晨被叫醒、因为线上预测服务挂了，又不得不手动从 KES 里捞出模型临时跑批的老架构。上一期我们把训练好的随机森林序列化存进了电科金仓 KingbaseES 的 BYTEA 字段，解决了“模型去哪儿”的问题。