最近身体抱恙断更了，北京这温度不穿秋裤确实不行…长期作为AI修仙界的散修（偶像韩立），也形成了自己一套学习新招式的套路，就比如像下面这种 “官方简历”，就至少需要全部掌握；所以继续看看vLLM的其他核心能力，今天就盘盘它偏底层的内核优化；

kubernetes-client (fabric8) to interact with kubernetes custom resourceskubernetes中的一切东西都叫做 resource，k8s 默认的提供了很多 resource，比如 pod/deployment… 而 custom resource 允许用户基于已有resource，创建新resource来扩展k8s；在这里并不

开始前的碎碎念…近期在公司内部尝试了几个大模型相关岗位，不是太顺利，问题还是集中在，“鸡生蛋，蛋生鸡”，虽然自认为有着还算不错的知识储备和热情，但还是会被“过往项目经验匹配度问题”婉拒，有的很礼貌，有的则相当不客气，甚至直接不看好。不过我的目标很明确，也清楚过程注定不会轻松，所以在不影响主业的情况下，会继续用个人时间学习和沉淀；一次不行就等下一次，不信没有机会！些许风霜罢了~早上看到 3I/ATL

开始前的碎碎念…近期在公司内部尝试了几个大模型相关岗位，不是太顺利，问题还是集中在，“鸡生蛋，蛋生鸡”，虽然自认为有着还算不错的知识储备和热情，但还是会被“过往项目经验匹配度问题”婉拒，有的很礼貌，有的则相当不客气，甚至直接不看好。不过我的目标很明确，也清楚过程注定不会轻松，所以在不影响主业的情况下，会继续用个人时间学习和沉淀；一次不行就等下一次，不信没有机会！些许风霜罢了~早上看到 3I/ATL

前两篇文章简单复习了训练框架和，接着学习一下字节家的VeRLRayVeRLVeRLVeRLAgentic RLVeRL下面先介绍一下VeRL等众多RL框架的分布式基础，Ray。

继续介绍DeepSeek上月发布的关于V3的论文之前几篇文章已经把V3这张架构图中的原理介绍的7788了，接下来介绍更底层的。

继续介绍DeepSeek最近发布的关于V3的论文，且依然会结合年初的论文一起。下面DeepSeek-V3的这张架构图，前两篇文章已经分别介绍了的MLA和MoE，剩下最后的一块内容就是的MTP了。

继续介绍DeepSeek上周三发布的关于V3的论文，今天要说的是。本文还会结合24年的论文与的 21年的论文。

DeepSeek本周三发了篇关于V3的论文，算是年初论文的姊妹篇；主要讲解了，DeepSeek团队如何通过软硬件相结合的方式，只需要2048块Nvidia H800就可以训练出v3。下图是V3的基础架构，要想做到透彻理解，所需的知识储备也挺多挺杂的，所以决定通过多篇文章来“品鉴”；今天介绍MLA，但又不能只说MLA，需要把整个“family 累A”（我超好尬）都介绍一下，也包括MHAMQAGQA。

2020年12月初，Kubernetes在发布v1.20的时候重磅宣称将逐渐弃用Docker，一石激起千层浪，瞬间引爆容器圈；但没想到已经过去两个月时间了，还有文章用UC体误导吃瓜群众，“还在学Docker?”、“Docker已死!”； 额… 累了，毁灭吧，赶紧的…所以在此梳理下整件事情的来龙去脉，若有不正确的地方还请指正，非常感谢！快速回顾最初Docker是建立在Linux的LXC容器技术之上，