本文介绍了在华为 Ascend 910B（Atlas A2/A3）上运行Qwen3-Next模型的两种方法：Docker快速路线（推荐）和裸机/pip安装路
1 模型下载可按照此处方法下载预热后的模型，速度较快（推荐artget方式）https://mirrors.tools.huawei.com/mirrorDetail/67b75986118b030fb5934fc7?mirrorName=huggingface&catalog=llms或者从hugging face官方下载。2 vllm-ascend安装2.1 使用vllm+vllm-a
Ascend Docker Runtime 是华为 Ascend 处理器生态系统中的一种运行时环境，它实现了深度学习模型的开发和部署。最近，我在使用 Ascend Docker Runtime 的过程中遇到了一些挑战，因此我决定记录解决这些问题的过程，希望能够为需要类似帮助的开发者提供借鉴。
## 版本对比
在开始之前，了解不同版本之间的差异是非常重要的。以下是 Ascend Docker R
vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。
更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →https://vllm.hyper.ai/
vLLM 是一个快速且易于使用的库，专为大型语言模型 (LLM) 的推理和部署而设计。
vLLM 的核心特性包括：
最先进的服务吞吐量
使用 PagedAttention 高效管理注意力键和值的内存
1 PageAttention引入的原因
PageAttention的引入主要是为了解决大型语言模型（LLM）在服务过程中遇到的内存管理低效问题，具体原因如下：
内存碎片化：传统的KV cache（Key-Value cache）管理方式在处理不同长度的请求时，预分配连续的块内存给每个请求，导致内存碎片化和冗余复制，造成内存浪费。
内存利用率低：在实际使用中，KV cache的利用率只有20.4
zabbix监控添加JMX实现对tomcat的监控一、配置server21.安装jdk和tomcat首先，下载安装软件jdk-8u121-linux-x64.rpm和apache-tomcat-8.5.24.tar.gz；[root@server2 4.4]# rpm -ivh jdk-8u121-linux-x64.rpm
[root@server2 4.4]# tar zxf apache-t
目录一、前提：二、构建源码包以及打包过程1、创建工作目录2、初始化目录（创建debian文件）3、修改control文件 4、增加changelog文件配置文件5、在debian同级目录下创建目录，并在hello.sh可执行文件中输入打印的语句 6、新建hello.install文件（文件在debian目录下）7、生成.dsc与源码包（debian同级目录）8、构建deb包（d
【代码】docker部署vllm使用VLLM_USE_MODELSCOPE。
1 并发执行
Ascend C和cudnn相似，都是一种多核心编程的范式。想要了解Ascend C，必须得先掌握这种“多核”是怎么实现得。
多核执行，说白了就是使用CPU/GPU/Ascend的物理多核并发去执行一段流程，一般情况下，可以通过以下几种方式实现：
多线程并行处理：使用多线程可以将循环中的任务分配给多个线程同时执行，提高代码的执行效率。可以使用线程池来管理线程的创建和销毁，避免频繁创
MindIE LLM是MindIE解决方案下的大语言模型推理组件，基于昇腾硬件提供业界通用大模型推理能力，同时提供多并发请求的调度功能，支持Continuous Batching、PageAttention、FlashDecoding等加速特性，使能用户高性能推理需求。
MindIE LLM主要提供大模型推理Python API和大模型调度C++ API。
1 MindIE LLM架构
Mind
1 FlashAttention
FlashAttention是一种优化Transformer模型计算效率和内存使用的技术。它通过减少存储访问开销（Memory Access Cost，MAC），而非降低FLOPS（浮点运算次数），来提升性能。
2 前述知识点
涉及到内存访问，肯定与计算的硬件架构有关系。
从GPU架构进行解析，参考如下博客：
大模型推理加速技术的学习路线是什么
首先，我们将探讨G
1、"std::ios_base::Init::~Init()", referenced from出现这样的编译问题，是需要再加进libstdc++.dylib和libstdc++.6.dylib(为6.1使用，xcode5以后默认complier也可以编译通过)2、apple Mach-o Linker error通常是因为compile source中有相同的.m文件3、如果在真机中进行测试时
vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。
一、前言K8S这么高端我们是还没有玩过的，Docker倒是实践过一把，这个系列会简单介绍一下实战的过程，具体背景是因为我们有时需要给门店提供一个相对稳定的培训环境，但他们又不需要长期使用，没有必要长期占用机器，需要的时候临时再购买机器就好，然后用Docker快速部署应用，这一篇我们先来了解一下Docker一些基本概念。二、概念1、Docker是什么Docker是一个开源的容器引擎，用来管理软件部署
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2024-10-25 10:56:08
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在当今快速发展的人工智能技术领域，VLLM（Variable-length Language Models）和Ollama（系列模型）这两种技术正在不断涌现并被广泛应用于各种场景中。为了帮助人们选择合适的技术解决方案，本文将通过对VLLM与Ollama的比较与分析，从各个维度深度解析其特性与应用。
## 背景定位
随着自然语言处理（NLP）技术的飞速发展，针对不同场景的模型需求日益增加。VLL
vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。
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vLLM 是一个 Python 库，包含预编译的 C++ 和 CUDA (12.1) 二进制文件。
依赖环境
操作系统：Linux
Python：3.8 - 3.12
GPU：计算能力 7.0 或更高
vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。
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在当今自然语言处理领域，VLLM（Variable-Length Language Model）和Ollama（一个高效的本地模型运行时）作为两种前沿的技术方案，各自在特定场景中展现出独特的优势和应用潜力。为了全面探索这两者的对比，本文将从多个维度对其进行深入剖析，助于选择适合的技术方案。
## 背景定位
VLLM 和 Ollama 主要应用于需要高效自然语言处理的场景，如智能客服、内容生成和
