可重现性
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vLLM批量不变推理技术解析：攻克大模型输出一致性的工程挑战
在大型语言模型（LLM）的推理部署中，一个长期困扰开发者和研究者的难题是：相同的输入在不同批量大小（batch size）下会产生不一致的输出概率分布。这种看似微小的差异，在需要严格可重现性的生产环境中——如金融风险评估、医疗诊断辅助、法律文本生成或科学计算——可能引发严重后果。它不仅影响模型的调试和测试流程，更会削弱用户对AI系统可靠性的信任。近日，vLL…
在大型语言模型（LLM）的推理部署中，一个长期困扰开发者和研究者的难题是：相同的输入在不同批量大小（batch size）下会产生不一致的输出概率分布。这种看似微小的差异，在需要严格可重现性的生产环境中——如金融风险评估、医疗诊断辅助、法律文本生成或科学计算——可能引发严重后果。它不仅影响模型的调试和测试流程，更会削弱用户对AI系统可靠性的信任。近日，vLL…
