推理引擎

快速了解VLLM推理引擎博主介绍：✌目前全网粉丝4W+，csdn博客专家、Java领域优质创作者，博客之星、阿里云平台优质作者、专注于Java后端技术领域。

自己动手从头开始编写LLM推理引擎(12)-xLLM的整体调优大型语言模型（LLM）推理系统的性能调优是一个复杂而关键的过程，涉及到系统架构、算法实现、资源管理等多个方面。xLLM作为一个高性能的LLM推理框架，通过一系列精心设计的优化措施，实现了显著的性能提升。本文将全面总结xLLM的整体调优过程，包括模型执行器、调度器、采样器等核心组件的优化策略，以及性能测试和监控分析结果。

自己动手从头开始编写LLM推理引擎(11)-xLLM的benchmark实现在大型语言模型（LLM）推理系统中，性能评估是确保系统稳定性和效率的关键环节。xLLM提供了一个功能完善的基准测试工具（benchmark），用于全面评估系统在不同负载条件下的性能表现。本文将详细介绍xLLM benchmark工具的设计理念、核心实现、测试策略和性能分析方法，帮助开发者深入理解LLM推理系统的性能评估方法。

自己动手从头开始编写LLM推理引擎(3)在前两篇文章中，我们分别搭建了一个Demo推理引擎，并设计了自研的xLLM推理引擎架构。在Demo阶段，我们使用了简单的PD（Prompt Engineering + Decoding）分离架构，将提示工程和解码过程分离。然而，当我们从Demo走向生产级系统时，需要一个更加完善的Tokenizer管理器来处理复杂的推理场景。本文将深入介绍Tokenizer管理器的设计与实现，解释为什么需要专门的Tokenizer管理器，实现的原则和要点，并结合实际代码展示最佳实践。

开源本地LLM推理引擎（Cortex AI）Cortex AI是一款开源本地LLM推理引擎，核心定位是“降低大模型部署门槛”，通过整合多类推理框架、兼容主流API标准，让开发者在本地设备（CPU/GPU）或边缘环境中快速运行大语言模型（包括DBRX、Mixtral等MoE架构模型），无需依赖复杂的集群资源。

✦昨夜星辰✦

Triton Inference Server 架构原理上篇文章进行了 TensorRT-LLM & Triton Server 部署，本篇简单讲讲 Triton Inference Server 的架构原理，便于大家更好的做配置和开发。

我是有底线的