大模型部署

虎虎(_　_)。゜zｚＺ

FastAPI-lifespan生命周期管理实战先看老写法：看起来没毛病，用的人也不少。但 Starlette 团队废弃它是有道理的：核心问题：startup 和 shutdown 是两个独立函数，但它们要共享的资源和状态只能挂在全局或 app.state 上。

SGLang模型加载过程笔记1.如果dp_size大于1 PP = 2 TP = 2 DP = 1因此会创建：2.如果dp_size大于1 DP Controller 根据轮询、当前请求数或 Token 数，把每个请求交给负载较低的模型副本。

【Audio】Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice服务化部署和请求

装了一周环境，还没跑起来一个模型一个工程师的依赖地狱求生手记一　那个让我失眠三晚的周五下午事情是这样的。领导说下周要给客户做一场私有化部署的演示，让我把 Qwen-7B 先跑起来。我看了看那台服务器：单卡 RTX 4090，Ubuntu 22.04，驱动 525，觉得挺稳的。我以为最多两天，毕竟 Qwen-7B 已经是开源社区验证过无数遍的模型。

MiniMax-M3 on A800：部署、Bug 修复与压测完整复盘参考链接：环境变量：系列文章：

DeepSeek V4本地部署实战:联想ThinkStation P7+商红科技全流程交付解析2026年1月,DeepSeek V4正式版发布,以671B参数总规模、MoE架构激活37B参数的创新设计,让企业本地部署AI大模型不再是遥不可及的梦想。但一个现实问题摆在面前:如何选择一台既能跑通DeepSeek V4,又不至于让预算爆表的AI工作站?

GLM-5.2-NVFP4 在 8×A800 上部署实战（下）上篇讲了为什么 A800 跑不了 GLM-5.2，以及如何打补丁、修 API 漂移。本篇进入实操：构建镜像、启动、验证、踩坑和性能数据。配套开源仓库：glm52-nvfp4-a800-vllm-deploy（Gitee）。

GLM-5.2-NVFP4 在 8×A800 上部署实战（上）背景：把官方主打 Blackwell（B200/B300）的 GLM-5.2-NVFP4 模型，硬塞到 8 张中国特供版 A800（sm80）上，实测单流 74–85 tok/s，4 并发 × 32k 上下文可跑通。

vLLM-Omni 部署 IndexTTS 2.51.第一阶段：autoregressive talker（自回归 Talker 模块）输入文本，不直接生成音频，输出语义编码（semantic codes）。语义编码是中间抽象表示：包含说话内容、韵律、停顿、音色信息，是离散 token 序列。

vLLM多卡部署终极踩坑：CUDA error worker进程异常退出完整定位&生产根治方案本文为生产级 vLLM 多卡分布式部署踩坑复盘，聚焦全网高频疑难问题：CUDA error: worker 进程异常退出。

训练推理一致性：大模型投产的“最后一公里”从实验室到生产线的精度保卫战一、上线即翻车的“最后一公里”去年某头部电商在大促前夜上线新版智能客服大模型。离线评测中，新模型在意图识别基准上比旧版高出 4.2 个百分点，团队信心满满。然而上线半小时后，后台告警接连触发：用户投诉“答非所问”的量级激增三倍，长尾问题的拒答率从 1.1% 跳到 6.8%。紧急回滚复盘后才发现，问题不在模型本身，而藏在“训练推理不一致”里——模型在实验室跑的是 FP32、固定单批、确定性采样的干净环境，而线上是 INT8 量化、连续批处理、多副本并行的真实战场。

进军的码农

浪潮服务器怎么选？DeepSeek V4、GLM-5.2、Qwen3三大开源模型本地部署方案与代理商选购指南基于公开资料整理，不构成商业推荐。文中代理商信息均来自浪潮官方合作伙伴门户、爱企查、天眼查等公开渠道。

Llama 3.3 vs Qwen2.5 vs DeepSeek-R1开源大模型选型实战对比一、选型背景：开源大模型格局剧变2024至2026年，开源大语言模型（LLM）生态经历了前所未有的洗牌。Meta的Llama系列、阿里云的Qwen系列以及深度求索（DeepSeek）旗下的R1/V3系列，共同构成了当前中文开发者圈最具影响力的三大开源阵营。三者在模型架构、训练范式、能力侧重与商业授权上各具特色，也让技术选型变得前所未有地复杂。

不止于API调用：大模型推理加速与云原生服务化部署指南训练一个效果好、能力强的模型，在今天已经不再是最大的门槛。真正考验工程能力的，是把这个动辄几十GB、甚至上百GB的“巨兽”，在保障生成质量的前提下，用尽可能低的延迟和成本，稳定地服务成千上万的用户。

咋吃都不胖lyh

VSCode 通过官方的 Remote - SSH 插件实现远程开发VSCode 通过官方的 Remote - SSH 插件实现远程开发：代码文件、运行环境、算力 / 显存全部在云服务器上，你本地的 VSCode 只是一个编辑界面，体验和在本地写代码几乎一致。

薛定谔的猫1982

LMDeploy安装及部署 Qwen/Qwen3-0.6B教程https://internlm.intern-ai.org.cn/ 书生·浦语欢迎来到 LMDeploy 的中文教程！ — lmdeploy 教程

KV Cache 与 PagedAttention 详解:理论推导 + RTX 3090 实测数据前两篇文章分别建立了 BF16 基线和 AWQ INT4 量化实验，我们发现了一个有趣的现象：AWQ 量化把模型权重从 14 GB 压缩到 4 GB，TPOT 降了 65%，但吞吐却翻了一倍多——这个倍数远超 TPOT 降幅能解释的范围。

Cursor + Claude Code 全流程实战：搭一套生产级 AI 编程工作流（2026 最新版）这是专栏「AI编程实战：Cursor与Claude Code」的第 1 篇。读完你会得到一套可以照抄进真实项目的 AI 编程工作流：Cursor 与 Claude Code 各自的定位与协作分工、项目级提示词（rules）的写法、一个真实小项目从 0 到跑通的多文件改造、以及 8 个我在生产中真实踩过的报错的「原文 + 根因 + 解法」。不是"怎么装个插件试试看"，而是"明天上班就能用上、还能少踩坑"。

人工智能【第55篇】大模型推理优化：vLLM与推理加速技术作者的话：随着大语言模型的规模不断增长，推理成本已成为AI应用落地的关键瓶颈。一个70B参数的模型，单次推理可能需要数GB显存和数秒延迟。vLLM等推理引擎通过PagedAttention、连续批处理等创新技术，将吞吐量提升了数十倍。本文将深入解析大模型推理优化的核心技术，并带你完成vLLM的实战部署！

Qwen3.6-27B 本地部署三大工具：Ollama、LM Studio、llama.cpp 谁更快？阿里开源的 Qwen3.6-27B ，很多人想在本地跑起来。Ollama、LM Studio、llama.cpp 三个工具怎么选？