本文介绍了通过自研大模型实现智能体自动挂断或转呼功能的技术方案，包括基于LLM输出文本指令和tool_calls的两种实现方式。
本文介绍如何实现智能体自动挂断/转呼。
大模型推理服务优化：动态批处理与连续批处理技术
引言：大模型服务化的挑战1.1 推理服务的性能瓶颈大语言模型服务化面临多重挑战： 请求不均匀性：不同用户的输入长度差异巨大（从几十到数千tokens） 资源利用率低：GPU计算单元经常空闲等待内存访问 响应延迟敏感：用户期望实时交互，对首token延迟要求极高 并发能力有限...
大模型推理优化技术：KV缓存机制详解
KV缓存技术背景与原理1.1 大模型推理的挑战大语言模型（如GPT、LLaMA等）在推理阶段面临显著的计算瓶颈。以典型的自回归生成为例，模型需要逐个生成token，每次生成都要重新计算整个序列的注意力分数。这种重复计算导致了大量的冗余操作，严重影响了推理效率。 对于包含N个token的序列，标准自注意力机制的计算...
105_大模型微调高级优化技术：突破训练瓶颈的实践指南
引言 在大语言模型（LLM）时代，模型规模的爆炸式增长带来了前所未有的训练挑战。现代大模型如GPT-4、LLaMA 3等参数量已达千亿甚至万亿级别，这使得传统的训练方法面临着严峻的硬件资源限制。即使是企业级GPU集群，在训练如此规模的模型时也需要面对显存不足、计算效率低下、通信开销大等问题。如何在有限的硬件条件下高效地进行大模...
# 大模型优化与压缩技术：2025年的实践与突破
引言：大模型优化的时代背景与挑战 2025年，随着大语言模型的规模和复杂度不断提升，模型优化与压缩技术已成为AI产业落地的关键瓶颈和研究热点。根据最新统计，顶级大语言模型的参数规模已突破万亿级别，如DeepSeek-R1模型的6710亿参数规模，这带来了前所未有的计算资源需求和部署挑战。在这种背景下，...
当模型增长，GPU的显存常常成为训练大模型的瓶颈。EPL提供了多维度的显存优化技术，具体有哪些呢？
当模型增长，GPU的显存常常成为训练大模型的瓶颈。EPL提供了多维度的显存优化技术，具体有哪些呢？
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通义大模型
阿里云自主研发的通义大模型，凭借万亿级超大规模数据训练和领先的算法框架，实现全模态高效精准的模型服务调用。https://www.aliyun.com/product/tongyi
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