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
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
摘要：本文介绍使用Prometheus+Grafana构建vLLM服务的全栈监控方案。通过DCGM Exporter采集GPU指标，cAdvisor收集容器/主机资源，配合vLLM原生指标，
【代码】docker部署vllm使用VLLM_USE_MODELSCOPE。
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。
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
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
转载
2024-10-25 10:56:08
146阅读
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
VLLM 是一种强大的工具，专注于优化 LLM 的推理过程，尤其适用于需要高效推理和有限硬件资源的场景。通过使用动态张量并行、异步推理和高效的内存管理等技术，VLLM 能够显著提高推理性能，为大型语言模型的实际应用提供了更加灵活和可扩展的解决方案。
原创
2024-10-19 05:10:42
179阅读
在Windows 8 当中，最为醒目的当属Windows UI的应用了。系统在初始时提供了不少自带应用，日历就是其中之一。 使用该应用显示的是微软账户当中的日历及记事内容，因而需要微软账户的一些信息。如果账号本身就是在线的那么就可以随时使用，如果使用的是离线账户则需要登陆微软账户才可以完全使用这个功能。如果你使用的是Windows To Go，也就是移动存储上的Windows 8，那
一个窗口的基本模型如下：View（视图） -> ViewModel （视图模型）-> 多个Model（模型）注：视图是用户在屏幕上看到的结构、布局和外观（UI）视图模型是暴露公共属性和命令的视图的抽象。在视图模型中，绑定器在视图和数据绑定器之间进行通信。模型是指代表真实状态内容的领域模型（面向对象），或指代表内容的数据访问层（以数据为中心）。 下面开始学习最基础的写法1、新建
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
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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
transformers、vllm 和 llama 三者之间的区别是许多AI和机器学习领域的研究者经常探讨的问题。这篇文章将详细解析这三种模型的背景、抓包方法、交互过程等，帮助更好地理解它们各自的特点和应用。
### 协议背景
在快速变化的人工智能和机器学习技术领域，各种模型层出不穷。以transformers为代表的自注意力网络在2017年被提出，并迅速成为NLP领域的主流架构。接着，LLa
--max-model-len 16384 ：设置模型能处理的最大上下文长度（输入 + 输出）token数量，典型值：8192, 16384, 32768, 131072--max-num-batched-tokens 8192 ：一次批处理（batch）中，最多允许的总 token 数量（包括所有请求的 prompt + 已生成的 token）--max-num-seqs 64：一个 batch
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源代码：vllm-project/vllm
from vllm import LLM, SamplingParams
from vllm.utils import FlexibleArgumentPar
