大模型推理加速技术：FlashAttention原理与实现
本文深入解析大语言模型推理加速的核心技术——FlashAttention。通过分析传统注意力机制的计算瓶颈，详细阐述FlashAttention的IO感知算法设计、前向反向传播实现，以及其在GPU内存层次结构中的优化策略。文章包含完整的CUDA实现示例、性能基准测试和实际部署指南，为开发者提供高效注意力计算的全套解决方案。
批量发货处理接口技术解析
批量发货接口通过聚合订单提升效率，降低系统负载。支持千级订单并发处理，采用事务控制、异步校验与分页内存优化，保障高性能与数据一致性。结合207状态码返回明细结果，实现部分成功场景下的可靠交付。
商品价格动态调整接口技术详解
本文详解电商商品价格动态调整接口设计，涵盖RESTful API规范、成本加成与需求弹性算法、Python代码实现及优化策略，结合真实场景，助力构建高效、可扩展的智能定价系统。
大模型微调技术：LoRA原理与实践
本文深入解析大语言模型微调中的关键技术——低秩自适应（LoRA）。通过分析全参数微调的计算瓶颈，详细阐述LoRA的数学原理、实现机制和优势特点。文章包含完整的PyTorch实现代码、性能对比实验以及实际应用场景，为开发者提供高效微调大模型的实践指南。