vLLM 架构学习指南
vLLM是高性能大模型推理引擎，核心创新为PagedAttention内存管理与连续批处理技术，显著提升显存利用率和吞吐量。本指南系统讲解其架构设计、源码结构与学习路径，助你从入门到贡献代码，掌握高效LLM服务化能力。
26_NLP评估进阶：ROUGE与METEOR
自然语言处理（NLP）领域的快速发展带来了丰富多样的任务和模型，但如何客观、准确地评估这些模型的性能却成为了一个持续挑战。与传统的分类任务不同，NLP中的生成式任务（如机器翻译、文本摘要、对话生成等）往往没有唯一正确的答案，这使得评估变得尤为复杂。在2025年的今天，随着大语言模型（LLM）的崛起，评估指标的重要性更加凸显，它们不仅需要衡量模型输出的质量，还需要兼顾多样性、连贯性和实用性。
90_推理优化：性能调优技术
随着大型语言模型（LLM）规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，推理性能已成为制约模型实际部署和应用的关键因素。尽管大模型在各项任务上展现出了令人惊艳的能力，但其庞大的参数量和计算需求也带来了严峻的性能挑战。在资源受限的环境中，如何在保持模型效果的同时，最大化推理性能，成为了研究人员和工程师们亟待解决的核心问题。
59_实时性模型：选择低延迟LLM
在当今快速发展的人工智能领域，大型语言模型（LLM）的应用正迅速渗透到各个行业。随着企业对AI响应速度的要求不断提高，低延迟LLM的选择与优化已成为技术团队面临的关键挑战。实时聊天机器人、智能客服、自动驾驶辅助系统等场景对响应时间提出了极高的要求，毫秒级的延迟差异可能直接影响用户体验和业务效率。2025年，随着推理优化技术的突破性进展，低延迟LLM已不再是难以企及的目标，而是成为实际生产环境中的标准配置。
74_调试技巧：OOM与性能瓶颈
在大型语言模型（LLM）的开发与部署过程中，内存溢出（Out of Memory，简称OOM）错误和性能瓶颈问题是开发者经常面临的两大挑战。随着模型规模的不断扩大（从最初的BERT、GPT-2到现在的GPT-4、Claude 3等千亿甚至万亿参数的模型），这些问题变得更加突出。据2025年最新的开发者调查报告显示，超过78%的LLM开发者在模型训练或推理过程中遇到过OOM错误，而性能瓶颈则影响了约65%的生产环境部署。