一、zabbix可以干什么Zabbix 是由 Alexei Vladishev 开发的一种网络监视、管理系统，基于 Server-Client 架构。可用于监视各种网络服务、服务器和网络机器等状态。Zabbix 使用 MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle 或 IBM DB2 储存资料。Server 端基于 C语言、Web 前端则是基于 PHP 所制作的。Zabbix...

一、scrapy是什么            Scrapy是Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。 Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。最初是为了 页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的，也可以应用在获取API所返回的数据

DeepSeek R1 采用了混合专家（Mixture of Experts，MoE）架构，包含多个专家子网络，并通过一个门控机制动态地激活最相关的专家来处理特定的任务。延迟是此阶段的关键问题。在分布式环境中，不同的节点可以并行处理输入的不同片段或不同的层，从而可能显着提高速度。在推理期间，当一个 token 被路由到一组特定的 8 个专家时，只有托管这些专家的节点才需要执行涉及其参数的大量计算。

天翼云的资源池是2+31+N，分布在全国各地，每个省及大点的地市几乎都有资源池，如果你的客户在不同省份的资源池都部署了云上应用并且想把这些资源池共享数据，你可以首先通过互联网的EIP实现，其次如果想要数据安全传输，可以用天翼云云间高速产品通过专线实现不同云池间的高速安全连接，但是价格也非常感人，一般人是根本不敢用，那有么有既保障安全又可以高速连接的方法呢？下面的内容就是介绍如何实现在不同...

数据流向Prefill：所有输入token并行通过所有层Decode：一次只有一个新token通过所有层缓存使用Prefill：创建KV缓存Decode：利用已有KV缓存计算模式Prefill：批量处理Decode：自回归处理二、 Prefill阶段的目标与工作原理Prefill阶段的核心目标是将理解用户输入token的含义，生成输出第一个token，是后续decode阶段的首个输入。三、举例说明

从用户感知角度分析私有化部署的大模型推理性能，这里的用户感知包括响应速度、生成速度、系统可用性以及系统稳定性。核心性能指标对用户感知的影响包括1、延迟指标2、吞吐量指标3、资源利用4、并发能力性能指标与用户感知的映射关系从网上搜索了一些信息汇总，

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所以看出CPU用于控制运行application，做复杂控制，GPU只用于大规模并行计算，GPU不能离开CPU单独使用，由CPU来统一管理系统资源，GPU专注计算任务。CUDA组件必须运行在CPU上，作为CPU和GPU之间的桥梁，管理和协调两种处理器的工作。1. PyTorch(应用层)调用cuDNN(Libraries层)的优化函数。# 安装NVIDIA驱动(适用于A800的最新驱动，如535)

从用户感知角度分析私有化部署的大模型推理性能，这里的用户感知包括响应速度、生成速度、系统可用性以及系统稳定性。核心性能指标对用户感知的影响包括1、延迟指标2、吞吐量指标3、资源利用4、并发能力性能指标与用户感知的映射关系从网上搜索了一些信息汇总，

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