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高效的大型语言模型推理和部署框架,由加州大学伯克利分校开发,采用 Apache 2.0 许可,以 Python/PyTorch 为基础,优化了显存管理与批处理。基于PagedAttention技术的高吞吐推理框架,在NVIDIA/AMD GPU集群上展现卓越性能,支持多节点张量并行。百万并发不是梦!GPU榨干指南# 创建专用环境 conda create -n vllm python=3.12 -
总结:该项目包含多个关键配置文件,用于规范开发流程和环境管理。主要配置包括: 代码格式化:.prettierrc定义前端代码格式化规则,.prettierignore指定忽略文件 构建配置:.dockerignore控制Docker镜像内容,hatch_build.py实现Python包构建自动化 代码质量:.eslintrc.cjs设置代码规范,.eslintignore指定忽略检查的文件 版本

constants.py是Open WebUI的常量定义文件,集中管理系统提示消息、错误信息和任务类型。主要包含四类枚举:MESSAGES(成功操作提示)、WEBHOOK_MESSAGES(Webhook通知)、ERROR_MESSAGES(各类错误提示)和TASKS(任务类型标识)。该设计实现消息统一管理,支持多语言扩展,提升代码可维护性,典型应用包括模型操作反馈(如"Model ad

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keep_alive 在工程化的项目中,往往需要根据请求的频率来设置,如果请求不频繁,可以使用默认值或较短的时间,以便在不使用时释放内存。而如果应用程序需要频繁调用模型,可以设置较长的keep_alive 时间,以减少加载时间。很关键,非常影响服务器的性能和应用程序的用户体验。大家一定要注意。

本文探讨了企业级Ollama模型服务的性能评估方法。文章首先介绍了企业级应用需要考虑的响应速度、稳定性等关键指标,并对比了Ollama的两种启动方式:手动启动(ollamaserve)适合调试,而systemd服务管理更适合生产环境。重点阐述了压力测试方案,包括测试指标设定、环境配置和代码参数说明,通过REST API接口模拟真实场景,评估系统吞吐量和并发能力。测试结果显示,在4张NVIDIA A

是一个功能强大的。它提供了一种,使得用户能够以。IPython 的名称来源于 "",体现了其交互式的特性。它。IPyKernel。,实现了代码的交互式运行和结果显示。参考文章参考文章(2)python之虚拟环境管理工具venv和anaconda-CSDN博客创建python虚拟环境 和 创建python项目目录文件代码,本身是相互不干扰的,独立的。但是由于我们用开发工具开发python项目的时候,

系列文章目录提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加例如:第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么?二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开