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因为dify被装在了docker中，它的localhost和ollama的是不一样的。我们又说了怎么安装ollama，现在说说怎么把ollama对接到Dify平台上。上回说道，为了简便，我们可以把在线的模型的API，接入到我们的Dify平台上。👆上面这张图，便是一个错误的示范，也是一个最大的坑。还是在模型供应商这里，我们可以看到ollama。
在使用SGLang部署Qwen3 Reranker系列模型时，由于模型架构差异会出现API不兼容问题。本文将基于生成式架构的Qwen3ForCausalLM转换为二分类模型Qwen3ForSequenceClassification，通过提取yes，no token的权重向量构建新的分类器，最终使用classify接口实现模型部署。该方法借鉴了VLLM的解决思路，成功实现了SGLang部署Qwen
前面一篇已经讲了LLM和LLMEngine的初始化阶段，包括设备初始化，模型加载和cache初始化等等，本篇来讲解LLMEngine的生成阶段，功能包括请求的调度以及模型的推理，初步分析调度器Scheduler是怎么工作的，也就是下图的Scheduler部分。本篇介绍了和这两个方法。尤其是后者，其中调度器Scheduler扮演了非常重要的角色，在调度预算和显存限制下，按照指定策略调度了用户请求，进
一个request请求通常对应一个或者多个序列，在vllm中，使用Sequence来表达一个序列，同一个请求中的所有序列构成了一个序列组，用来表达。尽管它们本身并不难懂，但是涉及到了序列的状态标记（是WAITING还是FINISHED）、所处阶段（是Prefill还是Decode）以及对应的逻辑块等等。理解它们，对后续分析vllm调度以及block的分配等问题有着重要作用。另外，本系列之前没有对（
本文主要基于源码，解析vLLM如何实现PD分离，并深入剖析单次对话请求的完整流转路径和涉及的Proxy、LLM Engine、Scheduler和KV Cache Manager（PagedAttention、PrefixCache）等。
经过前面两篇的铺垫，终于来到了解析LLMEngine的篇章。如下图所示，LLMEngine主要有两部分构成，右边部分包括Worker和等重要的类，它们在LLMEngine的初始化阶段就会用到，工作内容包括模型加载，KV Cache初始化等等，这是本文中重点；左边部分包括Scheduler和，用于调度用户请求，并在过程中管理显存和内存，这部分发生在LLMEngine的（generate）生成阶段，将
南大NLP 情绪激发课题组 week 01
在环境配好的情况下，使用llama-factory还是很容易的。而OpenBayes提供了一个基础的配置环境，开箱即用，就目前使用来看，个人体验很友好。
torch包坏了，重装torch。
是因为LM Studio中模型的搜素和下载，需要访问：https://huggingface.co/， 这个网站在国内无法正常访问。① 一定要把LM Studio安装路径下的所有文件中的huggingface.co全都替换掉，不能有遗漏，可以多查找几遍。软件下载网址：https://lmstudio.ai/，根据自己的操作系统选择对应的版本下载安装即可。② 在替换完成后，所有的文件需保存，才能生效
LM Studio提供了一个灵活、强大的平台，支持本地部署和微调LLM，适合对数据隐私要求较高的用户。未来可能增加更多本地化应用，如语音识别、视频分析等，随着硬件加速技术的发展，LM Studio的性能有望进一步提升，未来将支持更多的模型和插件，使得平台的适应性更强。它支持离线运行模型，并提供直观的界面，方便用户进行文本生成、模型微调和文档交互。LM Studio适合有一定技术背景的开发者和企业，
本文详细介绍 vllm 加速推理的内部原理，从 vllm 的背景以及最后的原理详细阐述。
nano-vllm通过120行代码实现vLLM核心的BlockManager组件，高效管理KV Cache物理块分配。该系统采用四个核心数据结构：块元数据池、空闲队列、占用集合和哈希反查表，通过五个关键API实现块的分配、追加和释放。BlockManager不直接操作显存，而是维护序列的block_table整数列表，与ModelRunner协同工作。设计亮点包括：用deque实现LRU策略，通过
