大语言模型（LLM）技术综述：从基础架构到部署应用 本文系统介绍了大语言模型（LLM）的核心技术及其应用流程。首先剖析了Transformer模型的基础架构，包括自注意力机制、归一化方法（LayerNorm/RMSNorm）、位置编码（RoPE）、多头注意力变体（MHA/MQA/GQA）以及优化技术如FlashAttention和KVCache机制。在模型开发环节，详细讲解了HuggingFace

引入违反控制输入或状态约束的罚项，例如对于控制输入 uk\mathbf{u}_kuk​ 的上下限约束，可以定义一个惩罚项：其中是惩罚参数，用来调节约束的严格性。

在pytorch框架下，可以很方便进行深度学习模型的搭建、训练和保存。当模型训练完成后，如何进行模型部署和推理是本文的重点。接下来以resnet模型为例，讲解下述部署和推理方法，并对比不同方法下的推理时间和精度：1）采用pytorch进行推理（python环境）2）采用onnx进行推理（python环境）3）采用tensorrt进行推理（python环境）4）采用tensorrt进行推理（c++环

大语言模型（LLM）技术综述：从基础架构到部署应用 本文系统介绍了大语言模型（LLM）的核心技术及其应用流程。首先剖析了Transformer模型的基础架构，包括自注意力机制、归一化方法（LayerNorm/RMSNorm）、位置编码（RoPE）、多头注意力变体（MHA/MQA/GQA）以及优化技术如FlashAttention和KVCache机制。在模型开发环节，详细讲解了HuggingFace

大语言模型（LLM）技术综述：从基础架构到部署应用 本文系统介绍了大语言模型（LLM）的核心技术及其应用流程。首先剖析了Transformer模型的基础架构，包括自注意力机制、归一化方法（LayerNorm/RMSNorm）、位置编码（RoPE）、多头注意力变体（MHA/MQA/GQA）以及优化技术如FlashAttention和KVCache机制。在模型开发环节，详细讲解了HuggingFace

top 是 Linux 中一个强大的实时监控工具，其显示的信息分为两部分：系统状态信息和进程列表。grep指令的基本语法：grep [选项] "关键字" [文件路径]ps 是 Linux 系统中用来显示当前运行进程的命令。查看正在运行的进程中包含。