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摘要：Continuous Batching 提升 LLM 推理效率的关键技术 传统静态批处理(Static Batching)在LLM推理中存在严重资源浪费问题，当批处理中请求长度差异较大时（如12-2048 tokens），短请求完成后GPU/NPU会长时间空转等待最长请求完成，导致吞吐量仅为峰值性能的25%。Continuous Batching通过动态槽位管理实现三大创新： 请求抢占机制：
CentOs7 ：或者make sudomakemake check# #关掉quagga。
1) 模型碎片化，大模型提供预训练方案04大模型训练框架MindSpore官方资料。
源码编译gazelle需要先yum install dpdk，然后src-openEuler仓lwip 编rpm包。
通过这个指南，从为什么用Apex Patch到安装和问题排查，我们基本掌握了流程。整个过程其实最容易卡在环境依赖版本不匹配和编译时的路径设置上。作为开发者，装好Apex不只是步骤，还能帮你加速AI训练。从原理到实际，试试看。昇腾NPU在兴起，Apex Patch能帮大忙，赶紧克隆仓库上手吧！注明：昇腾PAE案例库对本文写作亦有帮助。
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ChatGPT 插件是为帮助模型完成其知识或执行操作而开发的扩展。例如，我们知道 ChatGPT 从知识角度的割接时间是 2021 年 9 月，所以任何关于近期数据的问题都不会回答。此外，任何与超出模型训练范围的过于具体的问题相关的问题都不会得到回答。插件可以扩大可能的应用范围并增强模型的功能，但相应地，插件的输出会被模型本身增强。ChatGPT 目前支持的官方插件列表如下。随着越来越多的组织尝试
