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RSS订阅原创 深入解析LLM推理：为什么Prefill是计算密集型，而Decode是内存密集型？
LLM推理的Prefill和Decode阶段在计算和内存需求上的显著差异，源于它们处理任务的方式（并行 vs. 串行）和对核心资源（计算单元 vs. 内存带宽）的依赖程度。深入理解这一原理，不仅能帮助我们更好地认识LLM的工作机制，更是设计、部署和优化高效、经济的AI推理系统的基石。Transformer的核心是自注意力（Self-Attention）机制，它允许模型在处理序列时权衡不同部分的重要性，这涉及到大量的矩阵运算。认识到Prefill和Decode阶段的资源瓶颈差异，是进行LLM推理优化的关键。
2025-04-04 15:27:56
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原创 本地部署必备计算机基础知识详解
在进行本地部署、服务调试和模型运行时，除了写代码，还需要掌握大量的计算机基础知识。本文将详细介绍网络基础、虚拟环境与依赖管理、进程与资源管理、文件系统与权限、服务启动与后台运行、日志管理、API与本地服务调用以及 GPU 相关知识，帮助你建立系统化的知识体系。
2025-04-02 16:39:34
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原创 视频内容自动化总结工作流
视频自动摘要是一项跨多领域的任务，需要将长视频转换为简明的关键信息。整个流程通常包括视频预处理、语音转文本、文本分析、摘要生成以及时间戳对齐与结构化呈现等步骤。以下将详细说明通用流程，并针对不同视频类型（会议、讲座、新闻、影视综艺等）的特殊适配方案。
2025-03-20 15:37:44
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空空如也
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