在做很多分类任务时，实际项目中的情况很多而且复杂，不可能将每种示例都放入到提示词中，同时为了让模型能更好的做任务，所以使用Lora。结论是很不错，在一定程度上也节省了一些tokenTIP：不同架构的和参数的模型不能共用一个Lora，哪怕是同一系列（我尝试了不同平台：A100->p800，A100 3.5B->A100 122B）

本文介绍 vLLM 0.20.1 版本更新：架构层面重构 CLI、Engine 调度器与多模态体系；新增 DeepSeekV4、Qwen3、Gemma3 等模型支持；深度优化 CUDA、FlashInfer、FP8、MLA 及 MoE 性能。详解了 JSON CLI、模型配置、并行配置等核心参数，给出生产部署示例及 API 密钥、内存优化、日志控制等安全调优建议，适合大规模模型部署

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继续上一篇【先说一下使用时的一些问题，我截取了一些并发响应。

背景：最近准备私有化一个语言模型，在问题理解，意图分析，数据组合等业务上，进行更好的理解，记录一下过程。【未完待续，吃饭中。4. embedding模型。5. rerank模型。

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背景：最近准备私有化一个语言模型，在问题理解，意图分析，数据组合等业务上，进行更好的理解，记录一下过程。【未完待续，吃饭中。4. embedding模型。5. rerank模型。

langchain 0.2版本 llama3 本地知识库

通过langchain组件生成图谱。本文是延续上一篇文章【】以下所有路径，命令都是基于这篇内容设置的。

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