标签：LLMOps

共 4 篇文章

• KV Cache 量化生产实战：用 FP8/INT8 降低长上下文推理显存压力

  系统梳理 KV Cache 量化在长上下文 LLM 推理中的价值、原理、vLLM/TensorRT-LLM 落地方式、评估指标与上线风险，帮助团队稳妥降低显存与延迟成本。

  2026/07/01 大模型 / 推理优化 / KV Cache / 量化 / LLMOps / vLLM / TensorRT-LLM

• LLM-as-a-Judge 生产实战：如何校准自动评估，避免把模型裁判当真理

  系统讲解 LLM-as-a-Judge 在大模型应用评估中的生产落地方法，涵盖数据集构建、评分规约设计、偏差校准、指标监控与人工复核闭环，帮助团队把模型裁判从自动真理机变成可审计的评估子系统。

  2026/07/01 大模型 / LLM评估 / LLM-as-a-Judge / 工程实践 / LLMOps

• Speculative Decoding 生产实战：用草稿模型降低 LLM 生成延迟

  本文系统梳理 Speculative Decoding 在大模型推理服务中的原理、工程落地、选型方法、指标监控与常见误区，帮助团队判断何时值得上线草稿模型加速。

  2026/06/30 大模型 / 推理优化 / Speculative Decoding / LLMOps / 性能工程

• KV Cache Quantization 生产实战：用低精度缓存降低长上下文推理显存

  系统讲解 KV Cache Quantization 的原理、工程落地、评估指标与上线风险，覆盖 FP8/INT8/INT4 选型策略、vLLM 与 Transformers 实战代码、安全对齐风险及灰度发布路径，帮助团队在长上下文推理中有效降低显存压力并保障服务质量。

  2026/06/30 LLM / KV Cache / Inference / Quantization / LLMOps