
vLLM vs Ollama: Thông lượng LLM cục bộ & Điểm chuẩn GPU
So sánh vLLM và Ollama để suy luận LLM cục bộ, với các điểm chuẩn cho Llama 3 và Mistral về PagedAttention, continuous batching, mức sử dụng VRAM và độ trễ token.
Stories, tutorials, and deep dives spanning across diverse worlds.

So sánh vLLM và Ollama để suy luận LLM cục bộ, với các điểm chuẩn cho Llama 3 và Mistral về PagedAttention, continuous batching, mức sử dụng VRAM và độ trễ token.

Hướng dẫn kiến trúc để xây dựng hệ thống bộ nhớ tác nhân AI đa tầng sử dụng cửa sổ cuộn ngắn hạn, vector store dài hạn và duy trì trạng thái.

Tối ưu hóa việc gọi công cụ Anthropic Claude API bằng Pydantic v2, thu gọn schema, lưu trữ prompt vào bộ nhớ đệm và xác thực đầu ra nghiêm ngặt để đạt độ tin cậy cao.

Hướng dẫn từng bước dành cho nhà phát triển để tinh chỉnh Llama 3 với LoRA, QLoRA và Unsloth: custom Triton GPU kernels, gradient checkpointing và tiết kiệm bộ nhớ.

So sánh kiến trúc của LangChain và LlamaIndex cho các pipeline RAG sản xuất: phân tích tài liệu, lập chỉ mục vector, định tuyến truy vấn và điểm chuẩn độ trễ.

Bản thiết kế kiến trúc để xây dựng các lớp bộ nhớ đệm ngữ nghĩa hiệu suất cao với Redis và Qdrant nhằm giảm 80% độ trễ API LLM và chi phí token.

Hướng dẫn thực tế về các tính năng mạnh mẽ nhất của Cursor IDE cho năm 2026. Tìm hiểu cách sử dụng Model Context Protocol, các quy tắc tùy chỉnh và Agents Window để viết code tốt hơn, nhanh hơn.