Otimizando o GLM4-MoE para Produção: 65% mais rápido no TTFT com SGLang
Revolucionando a Inferência de Modelos de Linguagem de Grande Escala: Decodificação Especulativa e Quantização de Baixa Precisão
Compressão Dinâmica de Cache KV baseada no framework vLLM
Como Selecionar a Melhor GPU para Inferência de LLM: Insights de Benchmarking
Como a Esparsidade KV Alcança Aceleração de 1.5x para vLLM
Alocação dinâmica de recursos de GPU para cargas de trabalho Kubernetes
Adicionando Mapeamentos de Porta Dinamicamente a Contêineres Docker em Execução
Estratégia de Ligação de Núcleo de Contêiner de GPU Baseada em Afinidade
A Decodificação Especulativa Prejudicará a Precisão da Inferência de LLM?
