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从大模型性能优化到 DeepSeek 部署

一、背景 Deepseek-r1模型的爆火标志着本地部署大模型的需求日益增长。本文主要探讨如何优化本地部署大模型的性能,并结合我们的实践进行评测分析,文章最后我们将分享如何在本地高效部署满血版Deepseek-r1大模型。 在生产环境中,我们已部署专用的大模型推理集群,并对其性能进行了全面优化。对于大模型推理来说,性能优化主要聚焦于两个关键指标:吞吐量与响应时间(RT)。 1.吞吐量 传统上,我们用每秒请求数(QPS)来衡量吞吐量,即系统每秒能够处理多少请求。但对于大模型而言,还有一个重要指标------每秒Token数(token/s),它反映了系统每秒能处理的输入或输出Token数量。 2.响应时间(RT) 这是指系统处理每个请求所需的时间。对于支持流式输出的大模型,还需要关注另外一个指标------首个Token到达时间(TTFT: Time To First Token),即从开始处理请求到输出第一个Token所需的时间 接下来文章将介绍部署高性能大模型推理服务的方法与思路,这些方法主要围绕提升吞吐量与响应时间这两个关键指标展开。 二、高性能、易扩展的大模型推理框架是什么样的 ...

北京中小学将从秋季开始开展 AI 通识教育

3 月 7 日,北京市教育委员会发布了《北京市推进中小学人工智能教育工作方案(2025-2027 年)》。 其中提出,从 2025 年秋季学期开始,全市中小学校开展人工智能通识教育,每学年不少于 8 课时。其中,小、初、高阶段分别以体验式、认知类和综合实践性质课程为主。 根据《方案》,学校可将人工智能课程独立设置,也可以与信息科技(信息技术)、通用技术、科学、综合实践活动、劳动等课程融合开展。北京将鼓励高校、科研院所、高科技企业、社会资源单位面向中小学生开放人工智能实验室、体验馆、综合展厅、科技馆、博物馆等资源。 北京还将分批重点培养北京市人工智能教育领域 100 位专业名师和 1000 位骨干教师,辐射带动所有任课教师;对于在人工智能教育方面有突出贡献的教师,将在教学成果评选、职称评审、绩效保障等方面加大倾斜支持力度。

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。