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vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架,其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等,一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率,另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。
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本文介绍了 Kubernetes 中的容器工作内存(WorkingSet)概念,它用于表示容器内存的实时使用量,尤其是活跃内存。
 
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