模型部署精华 · 大模型部署技术

题集来源:Rocky Ding(WeThinkIn)收录项目:AIGC-Interview-Book查看原题集

题目目录

32 道原题
  1. 大模型推理和传统深度学习推理最本质的差异是什么?

    原题
  2. Transformer自回归解码中Prefill阶段与Decode阶段有什么不同?

    原题
  3. 大模型推理为什么会有"显存墙"问题?KV Cache为什么成为瓶颈?

    原题
  4. 请简要介绍一下vLLM、SGLang、TensorRT-LLM三个大模型推理框架?

    原题
  5. 实际项目中如何选择推理框架?请给出选型建议

    原题
  6. PagedAttention的原理是什么?它如何解决KV Cache内存浪费问题?

    原题
  7. vLLM的连续批处理(Continuous Batching)是如何工作的?

    原题
  8. vLLM V1的EngineCore架构如何理解?Scheduler如何调度请求?

    原题
  9. vLLM V1部署时需要关注哪些关键参数?如何进行调优?

    原题
  10. (进阶)vLLM V1的Prefix Caching机制是如何实现的?

    原题