资源隔离：为每个推理实例分配独立GPU，避免多租户干扰预热策略：启动时预加载模型到GPU显存，减少首请求延迟自动伸缩：基于HPA实现动态扩缩容，CPU利用率阈值设为70%备份机制：定期将检查点保存至对象存储（如MinIO）通过上述方案，可在K8s环境实现Deepseek-R1的稳定运行，实测QPS可达120（batch_size=32时），端到端延迟控制在1.2秒以内。建议每两周进行一次模型热更新

语言模型」是一种「人工智能系统」，旨在处理、理解和生成类似人类的语言。它们从大型数据集中学习模式和结构，使得能够产生连贯且上下文相关的文本，应用于翻译、摘要、聊天机器人和内容生成等领域。图片。

使用TensorRT进行加速推理时，需要先将onnx格式转化为tensorrt格式，以下是使用C++来进行转化代码以及对应的CMakeLists.txt文件。本文主要为大家详细介绍了如何使用C++将yolov8 onnx格式转化为tensorrt格式,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以了解一下。以yolov8为例，使用cmake编译好后会生成build可执行文件，执行以下命令即可等待生成y

输入你的Google帐号和密码，让MCP Server借助你的Google授权来对MCP客户端进行认证，并允许后续的资源访问。需要再次说明的是，这里我们直接使用Google颁发的token作为访问MCP资源的凭证，- 验证访问令牌的有效性，检查令牌是否存在、是否过期，这个方法在每次API请求时被调用，也正是该接口保证了后续MCP Server访问的安全性。，如典型的使用MCP Server扩展LL

对于yolov8的模型，要加速的话，首先要进行模型转换，从onnx转换为tensorrt。本文推理主要使用Tensorrt的C++的Api，实现推理加速。

LangChain 在 1.0 版本中，将所有 Agent 的创建方式统一为了一个入口——create_agent()。它取代了旧版本中的 create_react_agent、create_json_agent、create_tool_calling_agent 等多种分支函数，真正让开发者用一行代码即可创建任何类型的智能体。在 LangChain 0.x 时代，框架内的 Agent 系统经历了

大语言模型 (LLM) 因其在各种任务中的卓越表现而备受关注。然而大语言模型的部署推理并不简单，尤其是针对在给定资源受限场景下，巨大的计算和内存需求给LLM推理部署带来了挑战，具体如：高延迟、低吞吐、高存储等。

deepseek最近引起了NLP领域的极大关注，也让大家进一步对MOE架构提起了信心，借此机会整理下MOE的简单知识和对应的大模型。本文的思路是MOE的起源介绍、原理解释、再到现有MOE大模型的整理。

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技术，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。开源了六种大小的基础和聊天模型，即0.5B、1.8B、4B、7B、14B、32B、72B 和 110B，以及 MoE 模型（64个expert）开源了0.5B、1.5B、7B、57B-A14B（共57B但激活14B