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

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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本文假设已经掌握SQL基本语法和数据库基础概念。包括表空间、数据库、模式、表、索引、关闭自动提交AUTOCOMMIT

Java线程状态概述在Java中，线程可以有如下 6 种状态：New (新创建）Runnable (可运行）Blocked (被阻塞）Waiting (等待中）Timed waiting (计时等待）Terminated (被终止）具体见图（图来源：https://www.uml-diagrams.org/java-thread-uml-state-machine-diagram-example.

CRI-O 是专门为 Kubernetes 设计的轻量级容器运行时，遵循 Kubernetes 的 CRI（Container Runtime Interface）规范，简化与 Kubernetes 的集成。特点：提供了丰富的开发工具，支持容器的构建、运行、网络、存储管理。如上图，在Kubernetes＜1.24提供了丰富的工具，支持容器构建、运行、网络、存储管理。Container Networ

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上一篇结束了Elasticsearch和kibana的安装和基本使用。本文介绍日志数据采集（也叫日志采集），涉及filebeat的软件和logstash软件。本文分别介绍了从日志文件采集和从数据库（MySQL）中采集。