推理与性能优化PostgreSQL知识 · 推理与性能优化
PostgreSQL与pgvector构建中文检索：1024维索引、版本隔离和召回测试
从本地数据库到BGE-M3向量入库建立完整检索链路，保留原文页码与模型版本，先验证精确搜索，再判断是否需要近似索引。
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推理与性能优化PostgreSQL
推理与性能优化vLLM知识 · 推理与性能优化
vLLM结构化输出：JSON Schema约束、字段验证与失败重试
使用JSON Schema限制模型输出结构，配合业务校验处理缺失字段、格式正确但事实错误和输出截断，不把合法JSON当成可靠业务结果。
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推理与性能优化vLLM知识 · 推理与性能优化
vLLM多LoRA服务：基础模型共享、适配器命名与租户隔离
在共享基础模型上挂载两个兼容LoRA，验证模型列表、目标名称与任务结果，控制并行适配器和rank，避免把动态加载接口直接交给普通用户。
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推理与性能优化Qwen3 Embedding知识 · 推理与性能优化
Qwen3 Embedding加Reranker：候选召回、交叉评分与质量对照
用两个0.6B模型搭建召回后重排流程，明确查询指令、候选数量和评分格式，检查截断、中文任务和整体延迟，而不是把重排分数当作概率。
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推理与性能优化大模型压测知识 · 推理与性能优化
大模型服务压测方法：TTFT、TPOT、并发吞吐、长短请求与P99容量边界
建立可复现的大模型API压测矩阵，区分首Token、逐Token、端到端延迟和吞吐，并通过固定请求率、真实长度分布和质量回归确定生产容量。
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推理与性能优化TensorRT-LLM知识 · 推理与性能优化
TensorRT-LLM 1.3部署教程：NGC容器、trtllm-serve接口、指标与基准测试
依据新版trtllm-serve流程，从NGC容器启动OpenAI兼容服务，验证health、metrics和聊天接口，并用固定请求率建立性能基线。
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推理与性能优化SGLang知识 · 推理与性能优化
SGLang部署大模型服务：单卡基线、张量并行、Radix缓存与压测方法
以SGLang启动OpenAI兼容服务，解释静态显存池、张量并行、前缀缓存和请求调度，并给出从单请求到混合长度压测的完整验收路线。
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推理与性能优化AI算力知识 · 推理与性能优化
llama.cpp量化格式选择：GGUF、显存分层与质量验证
为个人工作站或边缘设备选择合适GGUF量化并确定CPU与GPU分层策略，给出准备、实施、排错和验收方法。
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推理与性能优化AI算力
推理与性能优化AI算力知识 · 推理与性能优化
大模型推理服务上线检查清单：容量测试、监控告警、灰度与回滚
从单机验证走向生产服务，需要补齐容量测试、超时与限流、监控指标、故障恢复、灰度发布和回滚方案。本文提供一套可执行的上线检查流程。
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推理与性能优化AI算力推理与性能优化AI算力推理与性能优化inference-optimization知识 · 推理与性能优化
Triton Inference Server部署：模型仓库、配置与动态批处理
依据官方资料整理Triton Inference Server部署：模型仓库、配置与动态批处理的完整操作流程，包含环境检查、启动命令、参数说明、验收方法、故障排查和生产边界。
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推理与性能优化inference-optimization知识 · 推理与性能优化
Transformers bitsandbytes量化：8位加载、4位配置与质量验证
依据官方资料整理Transformers bitsandbytes量化：8位加载、4位配置与质量验证的完整操作流程，包含环境检查、启动命令、参数说明、验收方法、故障排查和生产边界。
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