本文探讨了在多机部署230B大模型MiniMax-M2.5的工程实践，重点解决了三个核心挑战：并行切分、流量路由和内存控制。通过采用三组TP=2的Worker集群结合SGLang Model Gateway的缓存感知路由，有效避免了传统轮询代理导致的缓存穿透问题。架构类比餐厅运营，强调复用历史对话的"锅底"以提升长对话性能。实验证明该方案能显著降低首字延迟，在6台NVIDIA

本文详细介绍了在NVIDIA DGX Spark集群上部署196B参数大模型的架构设计与实现方案。采用两台主机通过高速网卡直连组成Ray集群，使用流水线并行（PP=2）拆分模型。重点解决了GB10统一内存架构的特殊性、ConnectX-7网络带宽的实际限制，以及软件栈适配中的关键技术难题。特别针对vLLM在跨节点Ray PP场景下的多个严重Bug进行了源码级修复，包括Placement Group

摘要： 本文详细介绍了在NVIDIA Blackwell架构（GB10/B200）上部署GPT-OSS 120B大模型的实战经验。针对环境构建中的NumPy版本ABI冲突、Python多进程CUDA死锁及OpenAI Harmony词表下载失败等核心问题，提供了具体解决方案，包括强制降级NumPy版本、手动构建词表缓存及调整多进程启动模式。最终通过源码编译vLLM并启用MXFP4量化与FP8 KV

介绍如何基于Google MediaPipe框架，利用WebGPU在浏览器端直接运行Gemma 2/Gemma 3等轻量级大模型，无需后端服务器和API成本。通过MediaPipe的LLM Inference API结合WebGPU和LiteRT模型格式，开发者可在前端实现隐私安全、低延迟的AI推理功能。文章详细解析了核心原理（WebGPU算力调度、WASM运行时、流式响应机制）、硬件要求（2GB

本文探讨了在多机部署230B大模型MiniMax-M2.5的工程实践，重点解决了三个核心挑战：并行切分、流量路由和内存控制。通过采用三组TP=2的Worker集群结合SGLang Model Gateway的缓存感知路由，有效避免了传统轮询代理导致的缓存穿透问题。架构类比餐厅运营，强调复用历史对话的"锅底"以提升长对话性能。实验证明该方案能显著降低首字延迟，在6台NVIDIA

随着大型语言模型 (LLM) 的普及，隐私保护和长期记忆能力成为个人 AI 助理（Personal Agent）发展的关键瓶颈。如果将所有对话历史和私有文档都通过 API 上传给云端模型，不仅存在隐私风险，还会带来高昂的 API 调用成本。本文将分享一套零隐私泄漏、全链路本地化推理与存储的 AI Agent 架构最佳实践。

本文探讨了在多机部署230B大模型MiniMax-M2.5的工程实践，重点解决了三个核心挑战：并行切分、流量路由和内存控制。通过采用三组TP=2的Worker集群结合SGLang Model Gateway的缓存感知路由，有效避免了传统轮询代理导致的缓存穿透问题。架构类比餐厅运营，强调复用历史对话的"锅底"以提升长对话性能。实验证明该方案能显著降低首字延迟，在6台NVIDIA

随着大型语言模型 (LLM) 的普及，隐私保护和长期记忆能力成为个人 AI 助理（Personal Agent）发展的关键瓶颈。如果将所有对话历史和私有文档都通过 API 上传给云端模型，不仅存在隐私风险，还会带来高昂的 API 调用成本。本文将分享一套零隐私泄漏、全链路本地化推理与存储的 AI Agent 架构最佳实践。

Openclaw配置参考：结果展示：DGX Spark 搭载的 GB10 GPU 计算能力为 SM121 (compute capability 12.1)，这与数据中心级 Blackwell GPU (SM100) 有本质区别：这意味着大量 ML 库的预编译二进制文件不能直接在 DGX Spark 上运行，必须从源码编译。NVIDIA 官方提供了Docker 镜像，但：Tensor Parall

Openclaw配置参考：结果展示：DGX Spark 搭载的 GB10 GPU 计算能力为 SM121 (compute capability 12.1)，这与数据中心级 Blackwell GPU (SM100) 有本质区别：这意味着大量 ML 库的预编译二进制文件不能直接在 DGX Spark 上运行，必须从源码编译。NVIDIA 官方提供了Docker 镜像，但：Tensor Parall