vLLM是一个由伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型高速推理框架，旨在提升实时场景下语言模型服务的吞吐与内存使用效率134。它是一个快速且易于使用的库，能够与HuggingFace无缝集成134。vLLM的核心是PagedAttention算法，这是一种新颖的注意力算法，通过引入操作系统的虚拟内存分页思想，显著提高了大型语言模型（LLM）的服务效率512。 此外，vLLM还支持FastAPI

http://datastructur.es/sp17/ CS61B-Data Structures UC berkeley

下个月起，加州大学伯克利分校将推出线上区块链技术课程，完成学习任务的学员可获得专业证书认证。 随着加密技术不断扩大，个人和企业都在寻求储备更多区块链方面的知识。伯克利线上教育项目的宗旨就在于此——为专业技术人员和非技术人士提供开启区块链事业所需具备的知识。 根据项目描述，无论之前从事何种行业、有怎样的背景，任何人都可以参与课程并获得证书。它还列出了各种适合该项目的具体职业，包括“区块链

今天课的主要内容是TensorFlow的教程和深度神经网络，由助教Greg Kahn主讲。 在开始之前，想继续讲一下上周的一些讨论，因为上次最后没有讲完的所有理论，这是上星期的课程的一点尾巴。在很多场景下，模仿学习是一个学习策略的合适方法，但是在另外一些场景，模仿学习就力不从心了，这也是课程要讲强化学习的理由。如果你想超越模仿学习，非常重要的是确切的定义出一个决定是好是坏，而不是仅仅说采取的行