背景痛点：大模型部署的显存与延迟挑战 随着 LLaMA、GPT 等千亿级参数模型的出现，即使使用 RTX 40…

背景：大模型部署的显存与算力挑战 随着大语言模型（LLM）规模的不断增长，模型部署面临显存占用过高和推理速度慢…

模型量化部署的现实困境 最近在部署一个金融风控模型时，遇到了典型的两难选择：业务方要求模型对欺诈交易的识别精度…

背景痛点 大模型部署时最大的挑战就是显存占用和计算效率问题。一个 7B 参数的模型，如果用 FP16 精度加载…

背景痛点 随着大模型在各类应用中的部署需求激增，模型存储和计算资源消耗成为工程师面临的主要瓶颈。传统量化方法通…

背景痛点：显存墙成为大模型落地拦路虎 当前 175B 参数的 FP16 模型推理需要超过 300GB 显存，相…

背景痛点 全参数微调的显存困境 大语言模型（LLM）的全参数微调需要加载整个模型的参数到显存中，这对硬件资源提…

背景痛点 大模型全参数微调 (Fine-tuning) 在显存占用和训练效率上存在明显瓶颈。以 175B 参数…

背景痛点分析 大语言模型全参数微调 (Full Fine-tuning) 面临显存占用爆炸性增长的问题。以 L…

背景痛点 FP32 模型的部署瓶颈 显存占用过高 ：FP32 模型在边缘设备上运行时，显存占用往往是最大的瓶颈…