摘要： 本文详细介绍了在Ubuntu 22.04上部署Kubernetes集群并运行vLLM推理框架的完整流程。vLLM凭借PagedAttention和动态批处理技术显著提升GPU推理效率，支持多GPU并行及主流大模型。部署过程涵盖环境准备（NVIDIA驱动、容器运行时）、K8s集群搭建、vLLM容器化部署及优化（GPU调度、模型持久化）。通过K8s的Device Plugin实现GPU资源管理

摘要： 本文详细介绍了在Ubuntu 22.04上部署Kubernetes集群并运行vLLM推理框架的完整流程。vLLM凭借PagedAttention和动态批处理技术显著提升GPU推理效率，支持多GPU并行及主流大模型。部署过程涵盖环境准备（NVIDIA驱动、容器运行时）、K8s集群搭建、vLLM容器化部署及优化（GPU调度、模型持久化）。通过K8s的Device Plugin实现GPU资源管理

本文介绍了一个完全本地化的RAG系统构建方案，基于LangChain框架和A40 48G显卡资源实现。系统采用的技术栈包括Ubuntu 22.04、Conda环境管理、SGLang推理框架、Chroma向量数据库等。详细阐述了环境配置步骤（包括系统更新、Conda安装、Python环境创建）和核心组件安装（LangChain、SGLang、PyTorch等）。文章提供了文档处理模块和向量存储模块的

本文介绍了基于维基百科的知识问答系统架构及实现方案。系统采用模块化设计，包含知识获取（维基百科实时抓取）、文本处理（LangChain）、向量存储（FAISS）、本地推理（vLLM引擎）和Web界面（Streamlit）五大组件。详细说明了Ubuntu 22.04环境下的配置流程，包括Anaconda安装、CUDA 12.4环境配置以及Python依赖包管理。核心代码实现了维基百科内容检索、文本分

作者：吴业亮博客：wuyeliang.blog.csdn.net2. 创建并激活Conda环境3. 安装依赖（匹配V100 CUDA 11.8）二、项目结构三、完整代码实现1. requirements.txt2. config.py（核心配置，需替换模型路径）3. model_wrapper.py（VLLM模型封装）4. langgraph_agent.py（LangGraph评估流程）5. w

作者：吴业亮博客：wuyeliang.blog.csdn.net2. 创建并激活Conda环境3. 安装依赖（匹配V100 CUDA 11.8）二、项目结构三、完整代码实现1. requirements.txt2. config.py（核心配置，需替换模型路径）3. model_wrapper.py（VLLM模型封装）4. langgraph_agent.py（LangGraph评估流程）5. w

作者：吴业亮博客：wuyeliang.blog.csdn.net2. 创建并激活Conda环境3. 安装依赖（匹配V100 CUDA 11.8）二、项目结构三、完整代码实现1. requirements.txt2. config.py（核心配置，需替换模型路径）3. model_wrapper.py（VLLM模型封装）4. langgraph_agent.py（LangGraph评估流程）5. w

本文从原理到实践，覆盖了Transformers微调的核心逻辑、Ubuntu22.04+Conda环境搭建、基础全微调、进阶LoRA微调，以及常见问题解决方案。微调的本质是迁移学习，根据显存选择全微调/冻结微调/LoRA；Hugging Face生态（Transformers/Datasets/Trainer）大幅简化微调流程；关键参数（学习率、批次大小、文本长度）需根据模型/显存调整。微调生成类

快速上手：优先选择 DDP，配置简单、稳定性高；大模型训练：优先选择 DeepSpeed（ZeRO-2/3）或 FSDP，显存效率更高；多机训练：DDP/FSDP 配置更简洁，DeepSpeed 需确保多机通信正常；所有场景建议使用 LoRA 微调（而非全量微调），大幅降低显存占用。

快速上手：优先选择 DDP，配置简单、稳定性高；大模型训练：优先选择 DeepSpeed（ZeRO-2/3）或 FSDP，显存效率更高；多机训练：DDP/FSDP 配置更简洁，DeepSpeed 需确保多机通信正常；所有场景建议使用 LoRA 微调（而非全量微调），大幅降低显存占用。