我们通常在做大模型应用处理时，常规单一请求的输入问题→等待模型返回→得到答案，一切都很顺畅，但如果有 10 个人、100 个人同时请求，就会出现我们经常遇到的并...

在AI应用开发过程中，我们常面临“重复造轮子”、“流程碎片化”、“技术门槛高”三大绊脚难题，不同场景需重新编写数据处理、工具调用逻辑，非专业人员难以参与，复杂流...

在过去几年中，数据基础设施的演进始终围绕一个核心问题展开：如何更快地分析数据？但进入 2026 年，这个问题正在被重新定义。随着 AI 应用的爆发式增长，数据系...

最近在实际应用的基础上深挖了一些算力和显存的底层业务，也被各种烧脑的计算算法折腾的心力交瘁，在这个过程中，我们基本都要么依赖笨重的专业数学软件，要么手动逐行推导...

大模型的应用，算力成了我们逃脱不开的话题，往往我们在谈到模型应用这个事情，算力焦虑似乎成了我们都会遇到的痛点。不仅是我，我相信都会陷入“算力要显卡、加卡即提效”...

在日常工作场景中，批量处理合同、报告类文档是高频刚需，传统人工逐份阅读、总结、分类的模式，不仅耗时耗力、易漏关键信息，还存在敏感数据泄露风险。而基于本地批量文档...

大模型的运行本质上是一条从静态存储到动态智能的完整技术链路。整个过程始于硬盘中保存的模型权重与配置文件，这些静态数据在启动时被加载至系统内存，并由CPU完成初步...

显卡的核心是图形处理器，也就是我们常说的GPU，全称Graphics Processing Unit，它和 CPU 的本质区别是并行计算架构，CPU 擅长复杂的...

我们需要在 10 台 RTX 4090 组成的算力集群上部署 Qwen-14B大模型，支撑日均 10 万次用户对话推理请求，核心痛点：

在大模型落地实践中，我们都会面临一个共性困惑：明明显卡算力达标、模型量化适配，实际运行时却始终跑不满算力，甚至出现卡顿、显存溢出等问题。前文我们已详解算力指标（...

今天的核心目的就是为了做一个超长上下文处理的实践，我们常用的模型LLaMA-2 默认上下文长度为 4096 tokens，原生不支持滑动窗口！强行设置 conf...

我们应该也遇到过这样的情况，在和模型应用沟通的过程中，聊着聊着它就忘了开头的要求；或者让模型工具分析一本几百页的电子书，它只记住了最后几页的内容？我们也反复讨论...

在大模型的世界里，理解其处理长文本的能力，不能只看一个数字。我们常听到“支持128K上下文”这样的宣传，但真正决定模型能否有效利用这些信息的，远不止窗口长度本身...

如今大模型越来越火，不管是企业做业务落地，还是我们作为个人开发者上手体验，都绕不开一个核心问题：大模型虽强，但太笨重，动辄几十上百GB显存占用，普通硬件跑不动，...

在我们反复探讨的大模型落地的过程中，高性能与低成本的矛盾始终存在。想用好一个高性能拥有千亿参数大模型，都面临着存储占用高、推理速度慢的问题。模型量化作为一种核心...

大模型的量化我们前期也探讨了基础概念和实践原理，针对CPU的量化流程做了通俗易懂的基础说明，但实际应用场景往往是需要GPU的落地实践，随着大模型参数规模突破千亿...

一直以来，我们都围绕大模型的本地部署由浅入深的仔细讨论，大模型的落地困境从来离不开“显存”与“速度”，以 LLaMA-7B 为例，FP32 精度下显存占用高达 ...

在大模型微调落地场景中，中小算力设备是多数开发者的主力工具。此类设备面临显存有限但需满足特定任务需求的核心矛盾，以中文电商文案生成为例，需兼顾文案流畅度，同时确...

我们接触大模型以来，经常听到什么模型有多少亿参数，通常1B/7B/13B/34B/70B/175B或者GPT有 1750 亿参等等这类说法，很容易让我们陷入模型...

随着大模型技术深入渗透到日常对话、专业咨询、内容创作等多元场景，模型对高频词汇的理解精准度远超低频词汇，这种差异直接影响着输出结果的可靠性与实用性。从底层逻辑来...