LLM 系列(六):模型推理篇

摘要

大型语言模型(LLM)推理面临低延迟、高吞吐和成本控制的三难困境。其核心是自回归生成机制,分为预填充和解码两阶段,后者受内存带宽限制。优化技术包括KV缓存、FlashAttention、连续批处理等,而分布式策略则通过模型并行提升效率。主流框架如vLLM、TensorRT-LLM各具优势,国产生态也在加速发展。未来趋势指向更小模型架构和软硬件协同设计。

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