—结构化思维与工程化实践。

vLLM的高显存占用源于其以吞吐量为优先的设计哲学（如预分配机制、连续批处理），以及默认参数对显存资源的保守预留。通过合理调整参数并利用PagedAttention的分块管理特性，可在性能与显存效率间取得平衡。vLLM引擎在部署模型时占用较大的显存是为了换取更高的计算效率和更低的推理延迟。以下是详细的解析：一、提升计算效率。

本文将介绍文本处理的几个基本方法：分词、词性标注和命名实体识别，并提供相应的Python代码示例。分词是将连续的字符序列根据一定的规则拆分成一个个词元（token）的过程。命名实体识别的目标是从文本中识别出具有特定意义的实体名称，如人名、地名、机构名、时间、日期、货币、百分比等。词性标注是对文本中的每个词进行词性标注的过程，常见的词性包括动词、名词、形容词等。：分词是将连续的字序列按照一定的规范重

vLLM的高显存占用源于其以吞吐量为优先的设计哲学（如预分配机制、连续批处理），以及默认参数对显存资源的保守预留。通过合理调整参数并利用PagedAttention的分块管理特性，可在性能与显存效率间取得平衡。vLLM引擎在部署模型时占用较大的显存是为了换取更高的计算效率和更低的推理延迟。以下是详细的解析：一、提升计算效率。

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—结构化思维与工程化实践。

技术演进：从LLM基础架构到等创新，持续优化推理效率与多任务能力。性能优势：中文任务、数学推理、低成本训练为核心竞争力。开源战略：推动技术民主化，成为开源领域SOTA模型。DeepSeek-R1 及其变体支持开源合作和商业使用，包括模型蒸馏。这有助于降低人工智能模型开发的门槛，并促进创新。灵活性：DeepSeek提供了多种使用方式，包括Web访问、API集成和本地部署，满足不同场景的需求。硬件适应

2024年12月30日，深度求索公司震撼发布了其最新一代大型语言模型——DeepSeek-V3。作为一款基于混合专家（MoE）架构的模型，DeepSeek-V3不仅拥有6710亿参数规模，而且每个token激活的参数量为370亿，这一设计使得它在计算资源利用上更为高效，同时也保证了模型的强大表达能力。随着AI技术的发展和应用领域的不断扩展，DeepSeek-V3以其卓越性能和创新特性，迅速成为业界

本文介绍了 Linux 简介、发行版、虚拟机、环境搭建、目录结构、基础命令及进阶操作等内容，涵盖多个方面，是了解 Linux 的全面指南。