vLLM在decode阶段采用CUDAGraph技术提升性能。CUDAGraph通过录制和重放GPU操作减少CPU调度开销，适用于输入结构固定的推理任务。实践表明，使用10000层Linear模型的测试中，原始执行时间为236ms，经CUDAGraph优化后降至47ms，加速效果显著。

ReAct模型是一种结合推理（Reason）与行动（Act）的AI交互范式，通过"思考-行动-观察"的循环流程解决问题。与传统直接输出答案的方式相比，ReAct具有三大优势：通过工具调用确保答案准确性（如天气API）、提供可解释的思考过程、支持多步复杂问题求解。典型流程包括：1）推理确定需求；2）调用工具获取数据；3）观察结果并进一步推理；4）输出最终答案。该模型需要大语言模型

本文介绍了使用vLLM的AsyncLLM（V1异步推理引擎）进行流式文本生成的实现方法。核心步骤包括：配置引擎参数、创建AsyncLLM实例、设置流式采样参数、调用engine.generate()进行异步迭代输出，以及最后清理资源。

Fluxgym训练非常方便，只需要更改一个配置文件内容即可。训练时也不需要提前进行图片裁剪、打标等前置工作。本文章是介绍在16G以下显存下训练Flux模型的方法。

本文介绍了一个独立游戏开发的全流程解决方案，涵盖了从美术资源生成到游戏引擎集成的各个环节。首先，通过DeepSeek生成游戏玩法方案，即梦AI生成游戏场景图片，腾讯混元3D生成3D模型，Mixamo提供角色动作，Unity作为游戏引擎，Trae用于动画控制。具体步骤包括：使用DeepSeek设计游戏玩法，即梦AI生成圆形地面场景，腾讯混元3D生成主角模型并自动绑骨，Unity中导入和处理地面及主角

通过API的方式使用ComfyUI，实现二次开发或批量执行任务。

本文介绍了使用vLLM框架优化推理性能的多种方法。主要内容包括：1）基础文本生成、对话式推理、文本分类和嵌入提取四种任务的基本实现；2）自动前缀缓存功能，通过共享KV缓存加速长上下文处理；3）使用YARN方法扩展模型上下文长度；4）多模态任务处理示例（Whisper语音识别）；5）底层LLMEngine API的使用。文章通过具体代码示例展示了如何设置参数实现各类推理优化，包括温度调节、top-p

PagedAttention是一种借鉴操作系统虚拟内存分页机制的大模型推理内存优化技术。它将KVCache划分为固定大小的物理页，使逻辑连续的注意力上下文可非连续存储，解决了传统连续内存分配导致的显存碎片和浪费问题。该技术通过block table管理逻辑块与物理块的映射关系，在prefill和decode阶段动态分配存储空间。这种虚拟内存式管理方法既保证了请求的连续内存视图，又优化了物理存储效率

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手把手教小白用户部署GPT-SOVITS，开启文本到个性化语音生成的AI技术之旅。