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#LLM
这个标签下共有 11 篇文章。
V100 单卡部署 Qwen3.8-27B(AWQ)到 vLLM 完整实战
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V100 单卡部署 Qwen3.827B(AWQ)到 vLLM 完整实战 面向需要在老架构 GPU(NVIDIA V100,SM70)上本地部署大模型的读者。全程基于真实踩坑整理,每一步给出可复制的命令和解释。文中所有敏感信息(IP、账号、…
2026年8月19日
工程
AI
LLM
Deployment
大模型OCR落地终极排坑:OvisOCR2+vLLM从报错到批量稳定部署全过程
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最近在服务器部署OvisOCR2超强图文OCR模型,原本以为是简单的模型推理部署,结果接连踩遍 vLLM 新版本引擎、FlashInfer编译、多模态解析、Python多进程兼容等全套坑点。 全网很少有完整的落地排坑教程,特此记录本次从零调…
2026年7月27日
工程
AI
LLM
Deployment
双A100部署Qwen3.6-27B:两轮vLLM调优,128K吞吐提升20%的完整记录
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双 A100 部署 Qwen3.627B:两轮 vLLM 调优,128K 吞吐提升 20% 的完整记录 系列:AI实战落地 · 推理基座(第 1 篇) 硬件:双 NVIDIA A100SXM480GB(NVLink) · 软件:vLLM v…
2026年5月20日
工程
AI
LLM
Deployment
DeepSeek V4-Vllm部署:高效长上下文推理的实现
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vLLM 现已支持 DeepSeek V4 系列模型(deepseekai/DeepSeekV4Prohttps://huggingface.co/deepseekai/DeepSeekV4Pro 和 deepseekai/DeepSeek…
2026年4月25日
工程
AI
LLM
Deployment
vLLM 部署 Qwen3.6 35B A3B FP8 踩坑:tool-call-parser 选错,模型假装自己不会调工具
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我部署 Qwen3.635BA3BFP8(MoE3B)2天,测工具调用一直是 0 分,以为模型不行 直到昨天发现是 vLLM 的 toolcallparser hermes 和模型 XML 格式不匹配 改成 toolcallparser q…
2026年4月19日
工程
AI
LLM
Deployment
LLM提示词注入攻防全解析:真实事故案例与防御实践
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在AI应用爆炸式普及的今天,一行精心构造的文字,就可能让价值数百万美元的AI系统"叛变"——提示词注入(Prompt Injection)已连续在OWASP LLM Top 10中高居榜首。这篇文章从攻击者视角拆解六大注入类型,用真实事故还…
2026年4月14日
AI
AI
Security
LLM
vLLM 推理加速深度解析:从PagedAttention原理到生产部署实战
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大语言模型LLM的推理性能一直是制约其大规模应用的核心瓶颈。传统的Hugging Face Transformers推理方式,在面对高并发请求和长上下文场景时,往往会出现显存利用率低、响应延迟高、吞吐量不足等问题。据统计,传统推理框架的显存…
2026年4月5日
工程
AI
LLM
Deployment
从零实现ollama本地大模型可视化+内网穿透
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在大模型普及的当下,我们习惯了使用在线聊天机器人,但在线服务往往受网络、隐私、算力限制——比如敏感数据不敢上传、高峰期卡顿、需要依赖外网。作为前端开发者,即便本地部署大模型不是核心工作,掌握这一技能也能带来诸多惊喜:既能深入理解大模型的运行…
2026年3月16日
工程
AI
LLM
Deployment
intel显卡本地部署大模型
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这份教程专门为 Intel Arc B580 12GB 用户定制。通过本教程,你可以将这显卡转化为一个强大的 AI 工作站,流畅运行 Google 最新的 Gemma 3 12B 模型。 第一阶段:系统环境整备(打地基) 在开始之前,请确保…
2026年3月9日
工程
AI
LLM
Deployment
大模型企业级部署方案-vllm
↗
目前主流的大模型部署框架以llama.cpp、Ollama和Vllm为主。 llama.cpp 是使用没有任何依赖关系的纯 C/C++ 实现,性能很高,可定制化和优化项非常多,但也因为底层是C语言,直接导致上手难度极高。 Ollama 之所…
2026年3月4日
工程
AI
LLM
Deployment
使用 VLLM 推理框架部署 AI 大模型
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1. 环境说明 Python 环境:建议使用 Python 3.10 3.12 推荐使用 uv 虚拟环境,避免依赖冲突 安装 uv 2. 魔搭(ModelScope)相关命令 安装 ModelScope 下载模型 3. 大模型部署命令(VL…
2026年1月11日
工程
AI
LLM
Deployment