在生产环境部署过LLM的人都知道模型权重只是问题的一半，另一半是KV cache：存储注意力状态的运行时内存，让模型在生成token时不必从头开始重算。能不能管好这块内存决定了系统是一个卡顿的demo还是一个可用的推理服务。 本文梳理KV cache管理经历的5个时代 ...

推出HySparse，一种面向Agent时代的混合稀疏注意力架构。 HySparse创新使用极少的全注意力（Full Attention）层提供“token选择+KV Cache”，其余稀疏注意力（Sparse Attention）层直接复用这些信息，实现高效精准的长上下文建模。 在总共49层的80B-A3BMoE模型实验中，仅保留5 ...

HySparse创新使用极少的全注意力（Full Attention）层提供“token选择+KV Cache”，其余稀疏注意力（Sparse Attention）层直接复用这些信息，实现高效精准的长上下文建模。 在总共49层的80B-A3BMoE模型实验中，仅保留5层Full Attention仍能保持甚至提升模型能力，同时显著降低 ...

KV 缓存（KV cache）是让大模型在生产环境中实现高效推理的关键技术之一。本文将通过通俗易懂的方式，从概念到代码，手把手教你从零实现 KV 缓存。 Sebastian Raschka 此前已推出多篇关于大模型构建的深度教程，广受读者欢迎。本篇内容原计划收录于其著作《从零 ...