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vLLM 原生支持基于请求到达时间的优先级，但在企业场景中，我们需要根据业务优先级（如付费用户优先、短请求优先）进行调度。/*** 自定义推理请求优先级调度器。* 设计原则：短请求优先（SJF近似） + 业务优先级权重，* 同时通过老化机制避免长请求被饿死。*//*** 计算请求的综合优先级分数。* 分数越低，优先级越高（类似优先队列的默认排序）。* @param request 推理请求* @p
大模型推理部署的核心挑战是显存管理。模型权重、KV Cache、激活值三方竞争有限的 GPU 显存，合理的分配策略直接决定吞吐量和延迟。vLLM 的 PagedAttention 通过虚拟内存分页机制，将 KV Cache 的显存利用率提升到 95% 以上，是当前最成熟的推理引擎之一。本地部署与云 API 的选择，取决于调用量、隐私要求和运维能力。日均 100 万 Token 是成本拐点的粗略参考
大模型推理服务的部署架构，核心是在 GPU 资源有限的条件下，通过动态批处理提升单卡利用率，通过弹性伸缩应对流量波动，通过 CPU 降级保障可用性底线。三个机制协同，才能在成本、延迟和可用性之间找到平衡点。落地路线上，建议从单卡部署起步，先验证模型推理效果是否满足业务需求；再引入动态批处理，在延迟可接受的前提下提升吞吐量；最后构建弹性伸缩体系，从简单的指标驱动扩缩容开始，逐步引入预测性扩容和 CP
AI 模型部署的核心矛盾，是模型推理的资源密集性与生产服务的成本敏感性之间的冲突。GPU 是最昂贵的计算资源，每一分利用率都值得优化。模型量化、动态批处理、PagedAttention，这些技术的共同目标都是在有限的 GPU 资源下，最大化推理吞吐。部署架构的分层设计——模型层、推理层、服务层——将模型格式、推理引擎、API 服务三个关注点解耦。模型层负责版本管理和格式转换，推理层负责性能优化和资
果想用国内LLM或者其他中转的LLM，通常是兼容OpenAI的模式，但是OpenAI这里配置是写死的，无法自定义baseurl：如果想直接通过vLLM配置，默认无法指定api key：看来默认就无法使用其他LLM了？已跟PM反馈过此问题，回复后续版本会考虑支持这个OpenAI兼容的LLM配置。但是目前有没有workaround呢？实际测试，通过Nginx配置结合vLLM的入口，可以实现连通国内LL
大模型推理服务的部署是一个系统工程，涉及 GPU 资源管理、请求调度、弹性伸缩、模型预热等多个环节。核心目标是在有限的 GPU 资源下，最大化推理吞吐量，同时满足延迟 SLA。落地路线建议：第一步，选择合适的推理引擎（vLLM 或 TensorRT-LLM），在单机环境验证模型的推理性能和内存占用。第二步，构建推理网关，实现请求路由、限流和流式响应，这是推理服务对外提供 API 的基础。第三步，部
Spring AI 不仅提供了与 OpenAI 进行API交互，同样支持与 Ollama 进行API交互。Ollama是一个发布在GitHub上的项目，专为运行、创建和分享大型语言模型而设计，可以轻松地在本地启动和运行大型语言模型。
AI 模型部署的核心挑战是将训练环境中的模型高效、稳定地运行在生产环境中。部署架构分为模型优化、推理服务、资源调度和运维管理四个层次。推理引擎选型应基于模型类型：LLM 优先选择 vLLM（PagedAttention + KV Cache 优化），多模型混合部署选择 Triton。GPU 资源调度通过 Kubernetes HPA 实现弹性伸缩，但需注意模型加载延迟导致扩容滞后。生产级部署需要配
文章摘要： JAiRouter v2.7.0发布，作为AI模型服务的统一网关，提供OpenAI兼容API、负载均衡、限流熔断等功能。本次更新重点包括：1) 架构微服务化重构，模块化提升开发效率；2) 新增实时监控Dashboard；3) 智能熔断器支持自适应阈值调整；4) 完整支持语音转文字(STT)功能；5) 测试覆盖率提升至32.2%。支持一键Docker部署，可对接Ollama、vLLM等多
本文系统介绍了SGLang支持的多种分布式并行计算模式，包括基础并行（TP、PP、DP）、局部计算并行（DPAttention、EP）和计算时序分离并行（PD分离）。TP模式将张量拆分到多GPU并行计算；PP模式将模型层拆分到不同GPU；DP模式将请求拆分到GPU组处理。文章详细分析了每种模式的特点、实现架构和适用场景，如DPAttention专用于MLA结构，EP针对MoE模型优化。最后展望了未
支持包括Qwen2-7B在内的多种大型语言模型。它通过集成如LoRA、QLoRA等先进的微调算法，以及提供丰富的实验监控工具，如LlamaBoard、TensorBoard等，为用户提供了一个便捷、高效的微调环境。此外，LLaMA-Factory还支持多模态训练方法和多硬件平台，包括GPU和Ascend NPU，进一步拓宽了其应用范围。
直接输入该命令会检查目录下是否有该模型，没有会自动下载，下载好后自动运行该模型。双击图标运行后状态栏会出现小图标，右键有退出、打开日志文件夹按钮。下载exe，直接下一步下一步没有设置可以更改。通过ollama文件夹cmd进入dos窗口。命令行使用ollama 打开终端，输入。查看当前版本，能输出版本则安装成功。变量名：OLLAMA_MODELS。windows默认安装路径在C盘。安装后会自动将该路
本文介绍了如何在SpringBoot项目中集成Ollama的Embedding功能实现文本向量化。主要内容包括： 配置application.yml添加Embedding模型（如nomic-embed-text） 创建EmbeddingService服务类，提供文本向量化、相似度计算等功能 开发REST API控制器，暴露单文本向量化、批量向量化和相似度计算接口 关键技术点： 使用Spring A
LLM 服务部署是一项系统工程，核心决策链路为：推理引擎选型 → 量化策略 → 批处理调度 → 弹性伸缩 → 流量治理。起步阶段：用 TGI 或 vLLM 默认配置快速上线，优先验证模型效果与业务匹配度，不必过早优化。规模化阶段：启用 Prefix Caching 和 Continuous Batching，将 GPU 利用率从 30% 提升到 80% 以上，同时引入熔断与降级机制保障可用性。极致
开放的平台重要的事情写在前面：Intel® DevCloud是一个开放的平台，任何开发者都可以注册访问，所有的边缘设备对开发者开放。Intel® DevCloud是专门为边缘计算设计的云开发平台，开发者可基于平台开发应用程序，构建容器，部署应用，监测设备运行，最终完成产品上市前的性能评估和硬件选型。Intel® DevCloud 集成了Intel® OpenVINO™ 工具套件以及丰富的CPU、i
https://github.com/SpringSource/spring-framework/如何高效利用GitHub正是Github，让社会化编程成为现实。本文尝试谈谈GitHub的文化、技巧与影响。Q1：GitHub是什么Q2：GitHub风格Q3: 在GitHub，如何跟牛人学习Q4: 享受纯粹的写作与演讲Q5: 代码帮你找工作Q6: GitHub还在影响一些什么Q7:
詹金斯（Jenkins）是世界上许多团队中众所周知的术语，并且已经存在了很长一段时间。 随着许多组织将其源代码从集中式版本控制系统迁移到git，GitHub似乎是支持和简化git工作的好工具。 不用说它通过请求请求的概念对代码审查的大力支持。 Jenkins和GitHub本身都是很棒的工具，但是将它们集成在一起并进一步利用自动化的力量真的很好。 在这篇文章中，我将描述我这样做的尝试。使用...
本文详细介绍了五款主流大模型部署工具：Ollama适合个人本地体验，LM Studio提供图形界面，llama.cpp可在低配设备运行，vLLM和TGI则是企业级部署首选。通过对比各工具的适用场景、硬件要求和难度等级，文章为不同需求的用户提供了选择建议，帮助小白和开发者轻松上手大模型部署。
Spring AI 核心特性：1. 模型无关的抽象层- ChatClient：统一聊天接口- EmbeddingClient：统一向量接口- ImageClient：统一图像接口2. Prompt 管理- PromptTemplate：模板引擎- 支持变量替换和条件渲染3. 向量存储- PgVector、Redis、Chroma等- 统一的Document和VectorStore接口4. 函数调用
ollama使用官方脚本安装本地文件。本地文件可以用下载工具先下载好。
