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大模型Runtime自研核心:拆解自研Runtime架构、优化推理效率、降低落地算力成本25.9

随着大模型技术飞速普及,从通用对话AI、智能客服到企业专属私有化模型、Agent智能体应用,大模型已经从实验室科研场景,彻底走入工业化落地阶段。构建初期一般都会直接复用Torch、TensorRT、vLLM等开源推理框架,快速实现模型部署和业务上线。但随着业务量级提升、私有化部署场景增多、算力成本压力增大,开源框架的短板开始集中暴露:通用框架适配性冗余、推理调度僵化、内存利用率偏低、定制化改造难度高,无法适配企业专属的模型架构、硬件环境和业务场景。

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