本文深入探讨大语言模型分布式推理的核心技术——张量并行与流水线并行。通过分析单GPU内存限制下的模型部署挑战，详细解析张量并行的矩阵分片策略、流水线并行的阶段划分机制，以及二者的混合并行架构。文章包含完整的分布式推理框架实现、通信优化策略和性能调优指南，为千亿参数大模型的分布式部署提供全面解决方案。

本文深入探讨了大语言模型推理过程中的关键技术——KV缓存（Key-Value Cache）机制。通过对Transformer自注意力机制的分析，阐述了KV缓存的工作原理、实现方式及其对推理性能的显著优化效果。文章包含具体的代码实现和性能对比数据，为开发者理解和应用这一关键技术提供实践指导。

RAG技术通过融合外部知识库与大模型，实现知识动态更新与私有化定制，解决大模型知识固化、幻觉及数据安全难题。本文详解RAG原理、数据库选型（向量库、图库、知识图谱、混合架构）及应用场景，助力企业高效构建安全、可解释的智能系统。

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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。

推理型大语言模型兴起，通过先思考再作答提升性能。本文介绍GRPO等强化学习算法，详解其原理并动手用Qwen2.5-3B训练推理模型，展示训练前后效果对比，揭示思维链生成的实现路径。

本文系统阐述大语言模型推理服务中的关键技术——动态批处理与连续批处理。通过分析传统静态批处理的局限性，深入解析动态批处理的请求调度算法、内存管理策略，以及连续批处理的中断恢复机制。文章包含完整的服务架构设计、核心算法实现和性能基准测试，为构建高性能大模型推理服务提供全面解决方案。

本文深入解析大语言模型推理中的革命性技术——PagedAttention，该技术是vLLM推理引擎的核心创新。通过将操作系统中的虚拟内存分页概念引入注意力机制，PagedAttention有效解决了KV缓存的内存碎片问题，实现了近乎零浪费的KV缓存管理。文章详细阐述其原理、内存管理机制、实现细节，并提供完整的代码示例和性能分析。

本文介绍了一种改进的监督微调方法——Proximal Supervised Fine-Tuning (PSFT)，旨在解决传统SFT易过拟合、泛化能力差及导致“熵坍塌”的问题。受PPO强化学习算法启发，PSFT通过引入参数更新的稳定性机制，防止模型在训练中变得过于确定，从而提升探索能力与后续强化学习阶段的表现。实验表明，PSFT在数学推理、模型对齐及泛化能力方面均优于传统SFT。