vLLM框架以其高效的模型推理性能著称，主要依赖于PagedAttention、连续批处理、内存与计算优化、分布式推理与并行化以及高效缓存管理等核心技术。PagedAttention通过动态显存管理显著提升显存利用率，连续批处理则通过动态调整批次最大化GPU利用率。内存与计算优化包括融合操作和量化技术，减少数据传输和计算开销。分布式推理与并行化通过模型、数据和流水线并行提升处理能力。高效缓存管理则

需要使用下方的代码，转换为。

• 指数位：BF16的指数位（8位）与FP32对齐，数值范围达±3.4×10³⁸，远超FP16的±65504。实际应用中需根据硬件支持、任务需求和模型规模综合权衡。• 尾数位：FP16尾数位（10位）比BF16（7位）多，精度更高，适合小数值运算（如图像处理），但对大模型训练中的梯度爆炸敏感。• BF16：专为大规模模型设计（如GPT、BERT），在TPU和NVIDIA A100等硬件上优化，支持

【代码】大模型下载到本地。

深度学习中的位置编码用于为模型提供序列中元素的位置信息。常见的编码方式包括：1) 固定位置编码（Sinusoidal Positional Encoding）；2) 可学习位置编码（Learnable Positional Encoding）；3) 相对位置编码（Relative Positional Encoding）；4) 旋转位置编码

深度学习中的位置编码用于为模型提供序列中元素的位置信息。常见的编码方式包括：1) 固定位置编码（Sinusoidal Positional Encoding）；2) 可学习位置编码（Learnable Positional Encoding）；3) 相对位置编码（Relative Positional Encoding）；4) 旋转位置编码

MRR@10和NDCG@5是推荐系统中常用的评估指标，分别用于衡量首个相关结果的排名质量和前几个结果的排序质量。MRR@10通过计算首个相关项排名的倒数来评估系统性能，适用于强调首条相关结果的场景。NDCG@5则综合考虑相关性和位置衰减，适用于需要精细排序优化的场景。两者的计算方式不同，MRR@10简单直观，而NDCG@5支持多级相关性，但计算复杂度较高。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的指

本文介绍了如何使用PEFT库将原始模型与LoRA权重合并。首先，加载基础模型和tokenizer，确保配置与LoRA训练时一致。接着，加载LoRA适配器，并通过merge_and_unload()方法将LoRA权重与基础模型合并，同时移除LoRA层。最后，将合并后的模型保存为标准HuggingFace格式，便于后续推理。代码示例展示了完整的合并与保存流程，用户只需提供基础模型路径、LoRA权重路径

本文介绍了如何使用 vllm 库在单机单卡环境下部署和运行模型。通过命令行工具 vllm serve，用户可以指定模型名称或本地路径，并设置相关参数来启动服务。默认情况下，模型会从 Hugging Face 下载，数据类型为 auto。文章还提供了官方参数介绍链接，详细列出了 vllm serve 命令的可选参数，包括主机名、端口号、SSL 配置、模型加载格式、数据类型、并行计算设置等。这些参数允

Could not load dynamic library 'cudart64_101.dll'; dlerror: cudart64_101.dll not found