模型训完才算开始:10 份资源讲透推理部署层
techNmak · x · 2026-09-11
一条被多人转发的资源合集指出:训练吸引了大部分注意力,但部署模型会带来另一套完全不同的问题——GPU 显存、batching、KV-cache 分配、量化、kernel、延迟与分布式 serving。
帖中列出 10 份资源,专门解释「模型训练完成之后」这一层发生了什么。转发者补充:如果解释不清 KV-cache 和量化,说明 ML 还没学完,值得收藏。
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