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内存优化(MO)
通过缓存、压缩和垃圾回收等策略，高效地管理内存使用。
复杂度: high资源感知优化
30秒速览
- 是什么
- 通过缓存高频数据、压缩存储值以及在运行时释放未使用的分配，来降低内存占用。
- 何时使用
- 处理大规模数据集或模型的系统，其可用内存远小于工作集的大小。
- 注意
- 过于激进的压缩或淘汰，会在负载升高、缓存未命中率激增时导致延迟出现难以预测的恶化。
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内存优化: 概览
通过缓存、压缩和垃圾回收等策略，高效地管理内存使用。
- Memory pool management
- Intelligent caching
- Compression algorithms
- Garbage collection tuning
- Memory-mapped files
- Stream processing
The Agent Architect
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参考资料
该模式所依据的论文、规范和代码仓库。
- vLLM: Efficient Memory Management for LLM Serving with PagedAttention (2023)
- QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs (2023)arXiv:2305.14314
- ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion-Parameter Models (2019)arXiv:1910.02054
- FlashAttention-2: Faster Attention with Better Memory Utilization (2023)
由本目录背后的工程师执行
为你的智能体架构做一次评审
本页讲的是一个模式。真实系统会同时跑几十个，而多数故障恰恰出在它们的衔接处。我们按本目录的 288 个模式评审你的整体设计：架构、可靠性、评测与成本，每一条结论都对应到能修复它的模式。
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