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. MQA和GQA如何压缩KV Cache?会带来什么影响?

    原题
  2. 什么是CUDA Graph?为什么它能降低大模型推理中的Launch Overhead?

    原题
  3. Prefill和Decode阶段的瓶颈分别是什么?为什么需要分开优化?

    原题
  4. 什么是PD分离(Prefill-Decode Disaggregation)?它的架构是怎样的?

    原题
  5. 什么是推测解码(Speculative Decoding)?Draft Model和Target Model如何协同?

    原题
  6. 大模型推理服务有哪些性能指标?TTFT、TPOT、Throughput分别衡量什么?

    原题
  7. 如何进行大模型推理性能Benchmark?有哪些常用评测工具?

    原题
  8. 张量并行、流水线并行、数据并行在推理中各自适用什么场景?

    原题
  9. vLLM V1如何配置多GPU分布式推理?关键并行参数如何选择?

    原题
  10. 使用Ollama本地部署大模型的流程是怎样的?有哪些常见问题?

    原题