Dify、FastGPT、Coze,上生产前先算清三件事
Coze 擅长快速接入,Dify 更适合复杂流程与私有部署,FastGPT 更贴近 RAG 问答。日均 10 万次调用、峰值 50—100 QPS 只是需求场景;没有同模型、同硬件的压测,不能把三者直接排出性能名次。
阅读全文关键词:性能
Coze 擅长快速接入,Dify 更适合复杂流程与私有部署,FastGPT 更贴近 RAG 问答。日均 10 万次调用、峰值 50—100 QPS 只是需求场景;没有同模型、同硬件的压测,不能把三者直接排出性能名次。
阅读全文没有统一硬件和参数,速度榜很难直接照搬。单卡显存紧张先看 Unsloth,需要 WebUI 选 LLaMA-Factory,强调 YAML、Git 追踪和多卡训练则看 Axolotl。
阅读全文把 Llama 4 接入昇腾 910D,不是复制权重那么简单。客服 Agent 还要核对推理运行时、服务接口、工具协议和监控链路。现有素材只支持“量产传闻”,更稳妥的做法是先建基线,再逐层验证。
阅读全文针对 10B 参数量级模型,在 RTX 6000 48GB 显存环境下,对比 FP8、INT4 及混合精度量化的显存占用与推理延迟,提供一套基于 TensorRT-LLM 的具体部署方案与性能实测数据。
阅读全文分析大模型训练从“规模至上”转向“推理能力驱动”的技术拐点。重点拆解 GRPO 算法如何通过取消 Critic 模型降低显存成本,使 7B-70B 小参数模型能通过大规模强化学习实现性能反超,揭示 2026 年模型训练的
阅读全文2026年端侧AI已从跑分转向体感优化。本文通过拆解3B-7B模型的首token延迟(TTFT),分析内存带宽瓶颈与KV Cache压缩技术,探讨硬件厂商如何通过架构升级解决AI手机卡顿,揭示端侧推理的真实性能分水岭。
阅读全文vLLM更适合请求波动大、模型切换频繁的服务;TensorRT-LLM更适合NVIDIA硬件上模型稳定、愿意承担编译维护成本的场景。压测必须固定模型、精度、上下文、并发和硬件,单独的吞吐数字无法直接换算成成本。
阅读全文基于昇腾 910C 真实迁移项目,记录从 PyTorch 模型迁移到华为 NPU 环境的全过程,涵盖算子兼容性处理、内存优化、通信调优及常见报错排查,提供可复现代码片段,结合出货量数据与实战经验,为开发者提供一份避坑清单
阅读全文一句跨 App 指令,可能让手机在几十秒内明显升温。结合 6 款旗舰方案的测试记录与公开资料,文章对比 Agent 执行、本地 PDF 检索、响应延迟和 10 组任务耗电,看看中兴、华为、苹果、OPPO 等方案各自适合什
阅读全文端侧AI进入手机和智能眼镜后,峰值算力已不足以解释真实体验。现有材料能确认苹果等厂商持续推进端侧AI、国内至少50个团队布局AI眼镜;至于「ARM V3.1」及相关性能数据,缺少官方文档和测试条件,暂不宜写成定论。
阅读全文端侧 LLM 会为几毫秒反复抠性能,但瓶颈未必来自 Python。真正该查的是调用次数、同步、内存搬运和硬件后端。Rust 适合收紧关键路径;TensorRT-LLM 只能用于其支持的平台,不能被泛化成手机 NPU 的统
阅读全文本地AI延长了笔记本的高负载时间,散热开始直接影响持续性能。VC均热板适合摊平热点,冷板液冷已用于AI服务器和HPC设备;对Arm AI PC而言,液冷仍要过体积、成本与可靠性几道关。
阅读全文