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1.整体2.局部
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vLLM 无缝支持多个 Hugging Face 模型，包括 Aquila、Baichuan、BLOOM、Falcon、GPT-2、GPT BigCode、GPT-J、GPT-NeoX、InternLM、LLaMA、Mistral、MPT、OPT、Qwen 等不同架构的模型。vLLM 比 HuggingFace Transformers（HF）的吞吐量高出 8.5 倍-15 倍，比 Hugging
将大语言模型作为一个推理引擎。给定一个任务，智能体自动生成完成任务所需的步骤，执行相应动作（例如选择并调用工具），直到任务完成。
事实上，F=ma不过是一个深刻得多的思想的外皮，它所描述的是物体如何运动。看着这个公式，你应该能够迅速反应出一块10磅的石头需要两倍的推力，才能获得和一块5磅的石头同样的加速度。只记忆这些知识点的不足在于真正需要学习的是这些知识点之间的联系，以及它们所表达的更深刻的思想。之后，你就可以用这个笔记本来问自己相关的问题。在某种程度上，这些步骤或许有用，但如果你把大部分时间都花在这些方面而不去练习，学习
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将大语言模型作为一个推理引擎。给定一个任务，智能体自动生成完成任务所需的步骤，执行相应动作（例如选择并调用工具），直到任务完成。
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