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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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摘要：本文探讨了LLM推理中的Prefill阶段及其优化方法。Prefill是LLM推理的第一阶段，通过并行处理完整prompt生成KVCache，为后续自回归生成做准备。文章提出分离式Prefill方案，将计算密集的Prefill和内存密集的Decode阶段拆分到不同硬件上执行，以提升系统吞吐量。实践部分通过vLLM框架演示了单机测试，使用共享存储方式实现KVCache传输，包括prefill_

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。

初级剪枝方法的原理解析

知识蒸馏（Knowledge Distillation，简称KD）是一种经典的模型压缩方法，核心思想是通过引导轻量化的学生模型“模仿”性能更好、结构更复杂的教师模型，在不改变学生模型结构的情况下提高其性能。

（1）通过SocketTask = wx.connectSocket创建连接。3、测试发现，websocket性能有问题，有时候几个字的返回要卡半分钟。（4）通过SocketTask.onMessage接收对方发送的消息。（3）通过SocketTask.send发送消息，这个是异步的。（2）通过SocketTask.onOpen打开连接。