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黑洞资源笔记

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  6. qwen-vllm - 通义千问VLLM推理部署DEMO

    核心技术原理
    本项目旨在探索生产环境下的高并发推理服务端搭建方法，核心工作非常清晰，边角细节没有投入太多精力，希望对大家有帮助

    vLLM支持Continuous batching of incoming requests高并发批推理机制，其SDK实现是在1个独立线程中运行推理并且对用户提供请求排队合批机制，能够满足在线服务的高吞吐并发服务能力

    vLLM提供asyncio封装，在主线程中基于uvicorn+fastapi封装后的asyncio http框架，可以实现对外HTTP接口服务，并将请求提交到vLLM的队列进入到vLLM的推理线程进行continuous batching批量推理，主线程异步等待推理结果，并将结果返回到HTTP客户端

    vLLM天然支持流式返回next token，基于fastapi可以按chunk流式返回流式推理成果，在客户端基于requests库流式接收chunk并复写控制台展示，实现了流式响应效果

  10. Awesome-LLM-SoftwareTesting：关于在软件测试中使用大型语言模型 (LLM) 的论文和资源的集合。

    LLM已成为自然语言处理和人工智能领域的突破性技术。这些模型能够执行各种与编码相关的任务，包括代码生成和代码推荐。因此，在软件测试中使用LLM预计会产生显着的改进。一方面，软件测试涉及诸如单元测试生成之类的任务，这些任务需要代码理解和生成。另一方面，LLM可以生成多样化的测试输入，以确保全面覆盖正在测试的软件。

    此存储库对LLM在软件测试中的运用进行了全面回顾，收集了 102 篇相关论文，并从软件测试和法学硕士的角度进行了全面的分析。