标签：Adapter Cache

共 3 篇文章

• LLM LoRA Adapter 缓存生产实战：用热度分层、冷启动预算与驱逐策略稳住多租户微调服务

  在多租户微调服务中，LoRA Adapter 数量、版本与租户数持续增长，单纯全量预加载已不可行。本文从 Adapter Registry、热度分层、冷启动预算、驱逐策略到上线检查，系统讲解如何构建生产级 Adapter 缓存治理体系，帮助团队在共享基础模型池中稳定服务大量定制模型。

  2026/07/09 LLM Serving / LoRA / Adapter Cache / Multi Tenant / Model Serving / GPU / Fine Tuning / RAG / vLLM

• LLM LoRA 适配器缓存生产实战：用冷热分层与驱逐策略降低动态加载抖动

  本文讲解多租户大模型服务中 LoRA 适配器缓存的生产治理，覆盖动态加载、冷热分层、驱逐策略、租户配额、版本发布与上线检查，帮助团队降低首次延迟和显存抖动风险。

  2026/07/05 LLM Serving / LoRA / Adapter Cache / Inference Infrastructure / 冷热分层 / 多租户 / 动态加载 / 驱逐策略

• Multi-LoRA 生产实战：用适配器缓存与冷热分层稳定多租户推理

  从多租户推理场景出发，系统讲解 Multi-LoRA 服务中的适配器缓存、冷热分层、Rank 感知调度、驱逐策略和上线检查方法，帮助团队在 GPU 显存约束下稳定服务海量定制化 LoRA 适配器。

  2026/07/01 LLM Serving / LoRA / Inference / GPU / Multi Tenant / Adapter Cache / vLLM