大模型推理加速：vLLM量化部署与动态批处理调优 在大型语言模型（如GPT系列）的推理中，加速技术至关重要，能显著降低延迟、提升吞吐量并节省资源。vLLM（vLLM是一个开源库，专为高效推理Transformer模型设计）通过量化部署和动态批处理调优实现优化。以下我将逐步解释这些技术，包括原理、实施方法和代码示例，帮助您高效部署。内容基于真实实践，确保可靠。量化部署：减少模型精度以加速推理 量化
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