本文介绍了为LLaMA-Factory框架安装vllm的过程：从vllm releases下载对应CUDA版本的whl文件，使用pip安装时可能遇到C编译器错误，需通过apt-get安装build-essential解决。安装完成后运行vllm_infer.py脚本进行推理测试，发现4090 GPU处理100条数据需40秒，比web UI快但仍慢于自研代码，性能有待优化。整个过程参考了相关技术博客

数据链接1、分析美国婴儿流行名字–（维度 Year 列）、（度量 Occurences 行） 得到折现图 随着年份的增加 出生婴儿数量变化趋势图（如果他的数据没有去除）当对标记应用top name，并选择颜色。在Occurences添加（表计算-总额百分比-表向下）可以得到名字占比的变化趋势可以看到取Michael流行了相当长的时间。相比以前，现在某一个名字的流行持续周期变短了。

中间好多坑。。。尤其是PUTHDFS的那一步

1、实现日志的本地存储且日志的名字不变listentcp–evaluatejsonpath–mergecontent–putfile（evaluatescript）putfile不支持添加数据流到文件，故可以通过自己写脚本来实现。2、实现日志到hdfs的保存同理3、根据不同数据内容决定数据流向（正则匹配）4 getkafka

NIFI 简介1、NIFI 的概念1.1 起源：NIFI是为了自动化的处理和管理系统之间的数据流而产生的，基本设计概念与基于流的编程[fbp]的主要思想密切相关1.2nifi核心概念FlowFile：FlowFile表示通过系统移动的每个对象，包含数据流的基本属性FlowFile Processor（处理器）：负责实际对数据流执行工作Connect