AI & MLOps 工程师:为 LLM 推理和 RAG 管道加速!infrastructure#llm📝 Blog|分析: 2026年2月21日 02:03•发布: 2026年2月21日 02:00•1分で読める•r/mlops分析这位 AI & MLOps 工程师正在大规模语言模型 (LLM) 推理和检索增强生成 (RAG) 领域掀起波澜。 凭借在吞吐量、延迟降低和成本优化方面的显著进步,这位工程师无疑处于 AI 基础设施的最前沿。 他们的专业知识有望显着提高尖端 AI 应用程序的效率和性能。要点•优化 LLM 推理以提高速度和效率的专家。•有在 Kubernetes (EKS) 上构建和部署可扩展 AI 微服务的经验。•精通各种降低延迟和成本的技术,包括量化。引用 / 来源查看原文"通过使用 PagedAttention 和 Continuous Batching 将系统迁移到 vLLM,成功地将吞吐量从 20 增加到 80 个 token/秒(4 倍)。"Rr/mlops2026年2月21日 02:00* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧Your Ultimate Guide to Cutting-Edge AI Tools for 2025-2026!较新MIT Unveils Top AI Agents Shaping the Future!相关分析infrastructure定制ASIC将LLM速度推向新高度2026年2月21日 02:48infrastructure类似OpenClaw的智能体系统:个人AI的新前沿2026年2月21日 02:49infrastructureClaude Opus 4 加速智能体:统一的 AI 变革!2026年2月21日 00:15来源: r/mlops