model级别cache的（一）

最新推荐文章于 2025-05-20 16:34:45 发布
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#Cache #Ruby #thread #HTML

本次论坛讨论围绕Ruby语言展开，参与者分享了关于Ruby编程的各种见解和技术经验。
[url]http://www.ruby-lang.org.cn/forums/thread-1916-1-2.html[/url]
Model Cache、Compilation Cache 机制调优路径全流程实战指南
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
05-30 738
随着 Android 平台上深度学习模型规模日益庞大，NNAPI 推理链路中模型构建与编译阶段的耗时成为性能瓶颈之一。为此，Google 在 NNAPI 中引入了 Model Cache 与 Compilation Cache 机制，用于加速模型加载和预编译阶段，减少重复编译带来的启动延迟。然而，不同芯片厂商在缓存机制实现上存在差异，应用层在接入缓存功能时也常遇到路径设置失败、缓存未命中、内容不一致等复杂问题。本文将围绕最新 NNAPI 缓存机制（截止 2025 年 5 月）的标准实现与厂商差异，系统讲解
model_cache:用于缓存模型代码的 Rails 插件
06-29
模型缓存 ModelCache 是一个简单的 Rails 缓存插件，使用memcached 。 它为您的模型提供缓存功能，允许： 基于通用键（ActiveRecord cache_key在幕后添加）在模型实例方法中缓存代码块 缓存您的实例方法，可选择使用生存时间设置 缓存一些通用代码（例如在您的类方法中） 支持 memcached 客户端 gem、 memcache-client和memcached 。 您只需要创建一个客户端实例并将其存储在CACHE常量中。 安装 作为宝石： gem install model-cache 作为插件： script/plugin install git://github.com/moskyt/model_cache.git 或者 script/plugin install http://github.com/moskyt/model_c
ModelCache学习资料汇总 - 大语言模型语义缓存系统
2401_87189860的博客
09-20 769
ModelCache是由CodeFuse AI团队开发的一个开源项目,旨在为大语言模型(LLM)提供语义缓存能力。通过缓存预生成的模型结果,ModelCache可以显著减少相似请求的响应时间,从而提升用户体验。该项目的主要目标是通过引入缓存机制来优化LLM服务,帮助企业和研究机构降低推理部署成本,提高模型性能和效率,并为大模型提供可扩展的服务。ModelCache作为一个针对大语言模型的语义缓存系统,为提升LLM服务性能和用户体验提供了有效解决方案。
openvino系列 3. 缓存模型（仅适用于GPU）
破浪会有时的博客
04-27 1299
对于某些设备，例如 GPU，加载模型可能需要一些时间。 openvino通过将模型缓存在缓存目录中来解决此问题。
FATE学习：运行过程中产生的数据（四） model_cache
喵十八的修行记录
09-08 753
综述 存储fate 训练过程中的模型 目录: /data/projects/fate/model_local_cache/{model_version}/{model_id} 内容 (app-root) bash-4.2# ls -R .: define pipeline.pb variables ./define: define_meta.yaml proto ./define/proto: boosting-tree-model-meta.proto data-io-param.proto
Phalcon搭建多模块框架二十：注册modelsCache(模型缓存)服务
赵阳的博客
06-03 1151
为了减轻数据库压力，提高系统性能，常常需要将不常变动的数据缓存起来。 1、打开config/config.php添加如下配置 'models_cache' => [ 'frontend' => [ 'adapter' => 'data', 'lifetime' => 86400 ], 'backend' ...
忽略Warning: jieba Building prefix dict from the default dictionary Loading model from cache
集电极
07-05 1862
当首次导入 jieba 或者 jieba 的字典文件发生变化时，它会构建一个前缀树（字典树）以加速后续的分词操作。这个过程默认会输出一条信息：“Building prefix dict from the default dictionary”，这主要是为了调试和信息提示的目的。来禁止所有低于 CRITICAL 级别的日志输出，这包括构建字典树的信息。jieba 提供了一个全局变量。
论文阅读：CacheGen: KV Cache Compression and Streaming for Fast LargeLanguage Model Serving
weixin_54641008的博客
05-20 1144
CacheGen通过创新性地将视频编码思想迁移至LLM服务场景，成功解决了长上下文处理中的网络传输瓶颈。其核心技术——基于差分与分组的KV压缩、带宽自适应的流式传输——在多个维度上超越现有方法，压缩率提升3.5倍以上，TTFT降低至2秒级，同时保持生成质量损失小于2%。实验表明，CacheGen具备优异的动态适应能力与系统兼容性，可广泛应用于法律助手、金融分析、多轮对话等场景。未来，结合增量传输与智能缓存策略，有望推动LLM在实时交互、边缘计算等领域的规模化落地，为AI服务的效率革命提供关键技术支持。
Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Temp\jieba.cache Loading model cost 0.306 seconds. Prefix dict has been built successfully.
最新发布
09-17
#### 方法一：设置 `jieba` 的日志级别为 `ERROR`： ```python import jieba import logging # 禁用 jieba 的日志输出 logging.getLogger("jieba").setLevel(logging.ERROR) # 正常使用 jieba text = "我爱自然...
Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache C:\Users\FMR\AppData\Local\Temp\jieba.cache Loading model cost 0.562 seconds. Prefix dict has been built successfully.
08-07
Loading model from cache C:\Users\FMR\AppData\Local\Temp\jieba.cache Loading model cost 0.562 seconds. Prefix dict has been built successfully. ``` ### ✅ 含义如下： 1. **`Building prefix dict from ...
Java_ibatis-cache.rar_cache
09-23
一级缓存是SqlSession级别的，也称为本地缓存，它存储在SqlSessionFactory实例中。当一个SqlSession打开时，所有在这个SqlSession中的查询结果都会被存储在一级缓存中，如果在同一个SqlSession内再次执行相同的查询...
cacheModel
开源技术
02-02 198
cacheModel的属性值等于指定的cacheModel元素的name属性值。属性cacheModel定义查询mapped statement的缓存。每一个查询mapped statement可以使用不同或相同的cacheModel。详细讨论见后面的章节，以下只给出个例子。<cacheModel id="product-cache" imlementation="LRU"><f...
cacheModel元素
hqmln的博客
05-19 181
    <cacheModel id="product-cache" type ="LRU" readOnly=”true” serialize=”false”> <flushInterval hours="24"/> <flushOnExecute statement="insertProduct"/> <flush
缓存cacheModel
imti_cg的专栏
07-21 335
为了提高查询的效率，通常将查询的结果放到缓存中存放起来。在ibatis中实现缓存的方法是：在查询statement中指定cacheModel属性。cacheModel元素的配置： [code] [/code] 注：LRU----近期最少使用 flushInterval ：每24小时刷新一次，一个cacheModel只能有一个该元素...
(精华)2020年6月26日 C#类库model CacheType
热门推荐
时光隧道
06-26 55万+
namespace Coldairarrow.Util { /// <summary> /// 缓存类型 /// </summary> public enum CacheType { /// <summary> /// 使用内存缓存(不支持分布式) /// </summary> Memory, /// <summary>
CodeFuse开源ModelCache
weixin_41888295的博客
03-05 444
随着深度学习技术的不断发展，大模型在各个领域的应用越来越广泛。然而，大模型的推理计算成本高昂，使得其在实时应用中面临巨大挑战。为了解决这一问题，CodeFuse开源了ModelCache，一种高效的大模型语义缓存机制。本文将介绍ModelCache的原理、实现方式以及应用场景，并探讨其对大模型实时应用的推动作用。
cached_model 简介
徐祥军
11-12 702
数据库是瓶颈，今天我们介绍model级别的cache。Cached Model 是一个简单的只对单记录做缓存的plugin.Cached Model的的存储分为本地存储和Memcached存储。本地存储大家都知道，一般都是用Hash来存储的。这里的Memcached是一种网络分布式存储。 我们先来看看如果应用cached model 一：安装[code]gem install cached...
CodeFuse开源ModelCache大模型语义缓存
CodeFuse的博客
11-14 1089
CodeFuse 开源火热进行中！本次开源的是 ModelCache 大模型语义缓存，可大幅降低大模型应用的推理成本，提升用户体验。在LLM技术浪潮席卷全球的背景下，大型模型快速增长的参数规模，对部署所需的推理资源带来了极大的挑战。为了提高大型模型的推理性能和效率，我们尝试从缓存角度解决当前大模型规模化服务部署的困境。类似传统应用，大模型的用户访问同样具有时间和空间的局部性（例如：热门话题相关内容，热门 GitHub repo）。
CodeFuse-ModelCache: 优化AI模型加载与执行的新利器
gitblog_00068的博客
04-17 511
是一个开源项目，旨在改善大型深度学习模型在部署过程中的加载速度和内存效率。由CodeFuse AI团队开发并维护，它为开发者提供了一种高效的模型缓存机制，以提升应用程序的性能和用户体验。 ## 技术分析 CodeFuse-ModelCache的核心在于其智能缓存策略： 1. **异步预加载**：当模型首次被请求时，后台会异步开始加载模型，避免了阻塞主线程导致的应用卡顿。 2. **按需分割加...
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