构建高性能LLM推理服务的完整方案：单GPU处理172个查询/秒、10万并发仅需15美元/小时
在构建智能代理、检索增强生成（RAG）系统或大语言模型应用时，核心组件往往是通过API访问的大语言模型（LLM）。专业的服务提供商通过模型优化技术实现高效且可扩展的推理服务。 这些优化技术主要包括权重量化（W4A16、W4A8等）、键值缓存（KV Cache）、推测解码（Speculative Decoding）等推理时优化方法。在部署层面，Kubernetes Pod调度和Docker容器化技....
解码 LangChain ｜ LangChain + GPTCache =兼具低成本与高性能的 LLM
LangChain 联合创始人 Harrison Chase 提到，多跳问题会给语义检索带来挑战，并提出可以试用 AI 代理工具解决。不过，频繁调用 LLM 会导致出现使用成本高昂的问题。 对此，Zilliz 软件工程师 Filip Haltmayer 指出，将 GPTCache 与 LangChain 集成，可...
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