vLLM是一种用于大规模语言模型（LLM）推理的框架，旨在提高模型的吞吐量和降低延迟。vLLM通过优化内存管理和调度策略，显著提升了模型在高并发场景下的性能。vLLM利用了一种名为PagedAttention的注意力机制，该机制借鉴了虚拟内存和分页技术，以减少缓存内存（KV Cache）的浪费，并允许在请求之间灵活共享KV缓存。这种设计使得vLLM在保持与现有系统相同延迟水平的情况下，能够将吞吐量

本文详细介绍了Kubernetes v1.34.1集群的安装与配置过程。主要内容包括：环境准备（服务器配置、网段规划）、安装Containerd容器运行时和Kubernetes软件（kubeadm、kubectl、kubelet）、构建集群（初始化控制平面、加入工作节点）、部署Calico网络插件等关键步骤。特别强调了使用最新版本、规范安装的重要性，并提供了国内镜像源配置、节点DNS设置等实用技巧

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是一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具，旨在简化在本地环境中部署和运行这些模型的过程。它支持多种操作系统，包括Windows、macOS和Linux，并且可以通过Docker容器进行管理。Ollama封装了llama.cpp库，并提供与OpenAI兼容的API，支持多种语言模型如Llama3、Mistral和Gemma。此外，Ollama还支持并行请求和多线程操作，提高了效率。用户可以通过简单

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