特性OllamaXinferenceIPEX-LLMTriton核心定位个人/开发者工具全栈模型部署框架Intel 硬件加速库工业级推理服务器上手难度⭐ (极简)⭐⭐ (简单)⭐⭐⭐ (需改代码/配置)⭐⭐⭐⭐⭐ (困难)模型支持主打 LLM (GGUF)LLM + 图片 + 音频 + 向量PyTorch 模型所有主流 AI 框架硬件倾向Apple Silicon, NV卡, CPUNV卡 (推荐

每次用户发消息，这个 Agent 都会自动根据关键词从上面 6 种记忆中检索相关内容，拼进 system prompt 里，让 LLM “记得过去”。用户发图片、PDF、Google Docs 链接都能处理。Mirix 的架构极其模块化，它允许你拥有几十种不同的 Agent。这些 Agent 行为千差万别，但它们必须满足一个共同点：收到消息 → 思考 → 可能调用工具 → 可能修改记忆 → 最终返

如果面试官问：“你如何保证大模型部署的稳定性？” 你可以这样回答：“在之前的项目中，我负责 Llama-3 70B 的部署。为了解决大模型迭代中常见的性能退化和版本混乱版本控制方面：我实施了‘模型配置化’（Model-as-Code），将模型权重路径、Prompt 模版和推理参数统一在 Git 中管理，确保了环境的严格可复现。CI 环节：我引入了GPU 自动化回归测试。在代码合并前，流水线会自动拉

如果面试官问：“你如何保证大模型部署的稳定性？” 你可以这样回答：“在之前的项目中，我负责 Llama-3 70B 的部署。为了解决大模型迭代中常见的性能退化和版本混乱版本控制方面：我实施了‘模型配置化’（Model-as-Code），将模型权重路径、Prompt 模版和推理参数统一在 Git 中管理，确保了环境的严格可复现。CI 环节：我引入了GPU 自动化回归测试。在代码合并前，流水线会自动拉

太棒了，这不仅是理论，更是顶级部署工程师和普通算法工程师的分水岭。在面试或实战中，很多人以为“部署不就是把改成吗？”大错特错。训练（Training）和推理（Inference/Serving）在底层逻辑上是两种完全不同的生物。下面我从计算图、内存、精度三个维度，结合真实项目场景来剖析。核心差异：动态图 vs 静态图 (Dynamic vs Static)训练时 (PyTorch 默认模式)：推理

缓存是为了省显存和跳过重复计算。Batching是为了在单位时间内处理更多请求。异步是为了让 CPU 在等待 GPU 时不闲着，同时支持流式体验。这就是一名大模型部署工程师如何将理论转化为高性能服务的过程。希望这个视角的解答对你有所启发！

缓存是为了省显存和跳过重复计算。Batching是为了在单位时间内处理更多请求。异步是为了让 CPU 在等待 GPU 时不闲着，同时支持流式体验。这就是一名大模型部署工程师如何将理论转化为高性能服务的过程。希望这个视角的解答对你有所启发！

metadata:spec:template:spec:# 1. 确保调度到高性能节点# 2. 启动命令参数化# 3. 资源限制resources:limits:nvidia.com/gpu: 4 # 申请4张卡做TP# 4. 共享内存挂载（解决多卡通信）name: dshmvolumes:emptyDir:claimName: pvc-llama3-weights # 5. 挂载高性能网络存储。

ImportError: cannot import name ‘_validate_lengths’ 解决方法

1、K8s执行定时任务1) 服务docker话—找到基础镜像—在里面搞定服务运行环境—Dockerfile 构建镜像docker pull xxxdocker tag xxxdocker push 到Harbor #写dockerfile时要用到这个，因为快速docker 制作好后，也要docker push上去2) 并入k8s–确定服务发现的策略—编写k8s配置文件定时任务关键字段spec:sc