vime 强化学习训练框架使用指南 vime 是专为大规模语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)强化学习训练设计的开源框架，由GLM团队开发。该框架基于Megatron和vLLM构建，支持多种RL算法和训练场景。 核心功能： 支持GRPO、GSPO、Reinforce++、PPO等多种RL算法 提供异步训练架构，优化GPU利用率 支持MoE模型训练和专家并行 集成vLLM推理引擎实现高吞吐量数

大模型量化

本文介绍了使用EvalScope框架评测Claude模型Agent能力的指南，主要包含三种评测方案： General FC函数调用评测：适用于自定义Agent工具评测，支持JSONL格式数据集，可灵活定义工具和测试用例。 Tau2-Bench多轮对话评测：模拟真实用户交互，评估客服类Agent的任务完成能力，支持航空、零售、电信等场景。 BFCL函数调用评测：标准化函数调用评测基准，包含简单调用、

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本文介绍了使用EvalScope框架评测Claude模型Agent能力的指南，主要包含三种评测方案： General FC函数调用评测：适用于自定义Agent工具评测，支持JSONL格式数据集，可灵活定义工具和测试用例。 Tau2-Bench多轮对话评测：模拟真实用户交互，评估客服类Agent的任务完成能力，支持航空、零售、电信等场景。 BFCL函数调用评测：标准化函数调用评测基准，包含简单调用、

本文介绍了使用mini-swe-agent工具评测大模型在SWE-bench Verified数据集上的操作指南。主要内容包括：1) 安装步骤，通过pip安装开发模式获取两个CLI命令；2) 核心命令mini-extra swebench的参数说明及使用方法；3) 单条实例调试和批量运行模式；4) 输出结果结构说明和官方评测方法；5) 完整实操流程总结；6) 常见问题解决方法；7) 离线使用方案。

摘要：本文介绍了vLLM推理服务监控看板的搭建过程，使用Prometheus+Grafana+vLLM-metrics组件。主要内容包括：1)环境准备，详细说明了Prometheus和Grafana的安装配置步骤；2)看板配置，包含数据源添加和仪表盘导入；3)最终效果展示。通过配置Prometheus采集vLLM服务指标，结合Grafana可视化展示，实现了对vLLM推理服务的实时监控。文章提供了

vscode搭建cuda调试环境

vLLM-Omni框架扩展了多模态支持，实现文本、图像、视频和音频的并行生成。环境配置使用vLLM-Ascend镜像和GitHub代码库，成功安装所需依赖。通过启动vLLM模型推理服务和图形界面，测试了图像生成功能。此外，采用TeaCache和Cache-DiT两种加速方法优化性能，对比显示TeaCache将端到端延迟降低至基准的93.3%，Cache-DiT达到96.6%。该框架显著提升了多模态

本文对Qwen2.5-72B-Instruct模型进行了量化效果评测，主要考察精度损失和推理性能。使用msit/msmodelslim工具进行w8a8和w4a16两种量化，并在evalscope工具上进行测试。结果显示：w8a8量化最大精度损失仅0.012，w4a16为0.0261；在性能方面，w8a8在8卡部署时吞吐提升1.46倍，而w4a16性能提升有限，适合并发需求低的场景。测试数据表明，w