（来源：上观新闻）
在推理框☣架优化层面，寒🎎武纪在 🖌vLLM 🏜♐中全面支持 💚TP /🏦 PP / SP🚏🏴/DP/EP😭 5D 混合并行🏃♀️🧽、通信计算🦓💼并行、低精度🎪🇸🇲量化以及 PD🇬🇪🗒 分离部🕖署等优化技🍒🧖♂️术，通过策略🚧🌈优化，在满足延时🤾♀️🚮约束下达到最佳的🇫🇯☹词元吞吐能力，🥕显著提升端🇰🇮到端推理效率🚫🇧🇬泛。
在面对V😒LA结合👨👨👧👦👨👨👦强化学🍏习的研究方向时，💝开发者往往🍎🥃要面对两座♐大山：动辄数十🇧🇲💈亿参数📞🌆带来的极低的推理🎉🛩效率的门槛，👨👧👦以及微🇵🇸调时极易引发的“🐫灾难性遗忘”难👈🖊题🇪🇺🐔。
层层抽水后🚼，留给生产🚾🚱方的成本空间⏏非常有限🎷🧮，商家们有🏘🍷充足的动力以次充🍻🇵🇷好📸。在大约1小🕡🚡时的闭环迭👨👩👧👧🚅代中，模◾🥛型反复🇯🇲👩🦲调用模拟器💋🇰🇲、读取波形、📎调整参数，最终产🤨🇾🇪生了一个🌐👲每个目标🆕指标都满足的设计🐾👨👨👧泛，其中四个指👩👩👧👧标比自己的🇬🇵初始尝试改进🔑7️⃣了一个数量⛳♏级👲。
