企业官网建设流程全解析

静态网站后台,网站建设培训教程,百度投诉中心电话24个小时,php程序员网站开发建设文章介绍轻量级大模型推理引擎Nano-vLLM#xff0c;这是代码简洁#xff08;约1200行Python#xff09;的vLLM替代实现。它提供快速离线推理能力#xff0c;API与vLLM类似#xff0c;在小模型测试中性能甚至优于vLLM。文章详解安装方法、模型下载途径#xff08;包括mode…文章介绍轻量级大模型推理引擎Nano-vLLM这是代码简洁约1200行Python的vLLM替代实现。它提供快速离线推理能力API与vLLM类似在小模型测试中性能甚至优于vLLM。文章详解安装方法、模型下载途径包括modelscope及基本使用示例适合在有限硬件资源上部署大模型的开发者学习。一文中提到 2025 年最热门的项目分布在 AI 基础设施vllm、ollama、huggingface/transformers和持久的生态系统vscode、godot、home-assistant之间。一方面像vllm、ollama、ragflow、llama.cpp和huggingface/transformers这样的项目占据主导地位这表明贡献者正在投资 AI 的基础层——模型运行时、推理引擎和编排框架。另一方面像vscode、godot、expo和home-assistant这样的主要生态系统继续吸引稳定的贡献者基础表明开源的势头远远超出了 AI 领域。vLLM——2025 年增长最快的开源 AI 项目之一。 按贡献者数量排名的顶级开源项目 按贡献者数量增长最快的项目 吸引最多首次贡献者的项目这个推理引擎也是我最喜爱的本号测试部署的 N 多大模型都是用它来部署的唯一让我不满的是我在内网用 docker 起 vLLM它太大了足足 22 个 GB周末刚看到一个新项目轻量级 vLLM 实现——Nano-vLLM项目地址https://github.com/GeeeekExplorer/nano-vllm关键功能 快速离线推理 - 推理速度与 vLLM 相当 易读的代码库 - 约 1,200 行 Python 代码的简洁实现 ⚡ 优化套件 - 前缀缓存、张量并行、Torch 编译、CUDA 图等一行命令安装pip install githttps://github.com/GeeeekExplorer/nano-vllm.git手动下载模型权重使用以下命令huggingface-cli download --resume-download Qwen/Qwen3-0.6B \ --local-dir ~/huggingface/Qwen3-0.6B/ \ --local-dir-use-symlinks False网不通的话可以使用我多次推荐的modelscopepip install modelscope 之后即可使用 modelscope download 下载模型下载完整模型库modelscope download --model Qwen/Qwen3-0.6B下载单个文件到指定本地文件夹以下载 README.md 到当前路径下“dir”目录为例modelscope download --model Qwen/Qwen3-0.6B README.md --local_dir ./dirAPI 与 vLLM 的接口类似LLM.generate方法有一些细微差别from nanovllm import LLM, SamplingParamsllm LLM(/YOUR/MODEL/PATH, enforce_eagerTrue, tensor_parallel_size1)sampling_params SamplingParams(temperature0.6, max_tokens256)prompts [Hello, Nano-vLLM.]outputs llm.generate(prompts, sampling_params)outputs[0][text]看官方测试配置**硬件RTX 4070 笔记本电脑8GB模型: Qwen3-0.6B总请求量: 256个序列输入长度: 随机采样在100到1024个标记之间输出长度: 随机采样在100到1024个标记之间性能结果推理引擎输出标记时间秒吞吐量令牌/秒vLLM133,96698.371361.84Nano-vLLM133,96693.411434.13这种小模型时延更小吞吐量更大看起来是很不错的样子时间关系我还没有本地跑大参数模型后续肯定要试一试的。如何学习AI大模型 “最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】CSDN粉丝独家福利这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】读者福利CSDN大礼包《最新AI大模型学习资源包》免费分享 安全链接放心点击对于0基础小白入门如果你是零基础小白想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。1.大模型入门学习思维导图要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。对于从来没有接触过AI大模型的同学我们帮你准备了详细的学习成长路线图学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线大家跟着这个大的方向学习准没问题。全套教程文末领取哈2.AGI大模型配套视频很多朋友都不喜欢晦涩的文字我也为大家准备了视频教程每个章节都是当前板块的精华浓缩。3.大模型实际应用报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。全套教程文末领取哈4.大模型实战项目项目源码光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战项目来学习。全套教程文末领取哈5.大模型经典学习电子书随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。全套教程文末领取哈6.大模型面试题答案截至目前大模型已经超过200个在大模型纵横的时代不仅大模型技术越来越卷就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道我总结了大模型常考的面试题。全套教程文末领取哈为什么分享这些资料?只要你是真心想学AI大模型我这份资料就可以无偿分享给你学习我国在这方面的相关人才比较紧缺大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来我也真心希望帮助大家学好这门技术如果日后有什么学习上的问题欢迎找我交流有技术上面的问题我是很愿意去帮助大家的这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。CSDN粉丝独家福利这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】读者福利CSDN大礼包《最新AI大模型学习资源包》免费分享 安全链接放心点击