Artykuły dla tych, którzy
wdrażają stack
Materiały o React, Node.js, TypeScript i AI. Przetłumaczony tekst jest pokazany, gdy istnieje. Jeśli nie, widać tekst angielski i dopisek o tym.
Tag: kv-cache
Inżynieria kontekstu dla agentów działających przez długi czas: baza danych wektorowych, pamięć KV cache, Claude Code
Inżynieria kontekstu dla agentów wykonywających 200 kroków: dlaczego długie konteksty ulegają degradacji, ekonomika pamięci KV cache, pamięć bazy danych wektorowych oraz różnice pomiędzy Claude Code a innymi rozwiązaniami.
13 min czytaniaQUOKA wyjaśnione: jak wybrać historię KV, którą powinien odczytać mechanizm uwagi
Jak QUOKA przyspiesza wypełnianie wcześniejsze na podstawie długich zapytań: podstawy pamięci KV, wypełnianie wcześniejsze w fragmentach, wybieranie nietypowych zapytań, maksymalne ocenianie oraz tani preagregat dla uwagi w przypadku zapytań grupowanych.
9 min czytaniaWyjaśnienie bufora KV: dlaczego długi kontekst to wydatek na pamięć, a nie inteligencja.
Przewodnik w prostym języku po buforze KV: co on przechowuje, jak obliczyć jego rozmiar, dlaczego długi kontekst zużywa pamięć oraz cztery sposoby na zmniejszenie kosztów w modelach lokalnych.
8 min czytaniaPrzenoszenie pamięci KV między modelami Qwen3 zamiast ponownego jej uzupełniania
Badania NVIDIA przekształcają stan uwagi modelu Qwen3-14B w model Qwen3-32B za pomocą mostu regresji grzbietowej. Sprawdź, co oznaczają wartości opóźnienia, gdzie występują problemy oraz dlaczego są one istotne dla agentów.
8 min czytaniaDlaczego metoda round-robin zawodzi w zespołach LLM: Jak llm-d kieruje żądania za pomocą pamięci cache KV i głębokości kolejki.
Równoważenie obciążenia metodą round-robin marnuje trafienia do pamięci cache KV i ignoruje rozmiar żądania. Jak llm-d ocenia repliki vLLM na Kubernetes oraz rozdziela proces wypełniania zdekodowania.
10 min czytaniaPamięć KV to niewidzialna baza danych, która zużywa pamięć GPU podczas dekodowania modeli LLM.
Cache KV w cichy sposób zużywa pamięć GPU podczas inferencji modeli LLM: prefill kontra decode, matematyka KV, GQA i MQA, PagedAttention, polityki kwantyzacji i usuwania danych.
9 min czytaniaInferencja LLM od początku do końca: prefill, decode, cache KV i próbkowanie
Przewodnik przygotowany do prezentacji na tablicy białej po tokenizatorze w kontekście przepływu danych – dlaczego prefill jest ograniczony zasobami obliczeniowymi, decode – przepustowością, oraz jak GQA, pagowanie i spekulacja wpływają na efektywność.
40 min czytania
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.