@dddanielwang: 1/6 最近读完了 Baseten 的《Inference Engineering》，给想了解大模型推理的朋友做个阅读推荐 有一点基础的话，我建议优先读第五章、第六章、第二章，其他章节按需看吧比较 introductory

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摘要

作者推荐 Baseten 的《Inference Engineering》一书，建议有基础的读者优先阅读第五、六、二章，以系统了解大模型推理技术。

1/6 最近读完了 Baseten 的《Inference Engineering》，给想了解大模型推理的朋友做个阅读推荐 有一点基础的话，我建议优先读第五章、第六章、第二章，其他章节按需看吧比较 introductory https://t.co/kaPca9Qd3z
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缓存时间: 2026/10/30 09:11

1/6 最近读完了 Baseten 的《Inference Engineering》，给想了解大模型推理的朋友做个阅读推荐

有一点基础的话，我建议优先读第五章、第六章、第二章，其他章节按需看吧比较 introductory

2/6 最推荐第五章(techniques)，集中看大模型怎么加速

量化，让模型里的数字少占空间

投机解码，先快速写草稿，再由大模型验证

缓存，复用已经算过的结果

尤其是缓存，用 Agent 时反复携带相同上下文，能否复用就很影响成本和等待时间

还有模型并行和 PD 分离

前者研究多张 GPU 怎么分工（tensor/expert parallelism 等），后者把 Prefill、Decode这两类工作分开到不同的 GPU worker 上面

这部分更接近大规模服务/生产环境

3/6 第六章，多模态

VLM（视觉语言模型）负责结合图片和文字处理问题，Embedding 把内容变成方便检索的数字向量，ASR 做语音转文字，TTS 做文字转语音

读这一章，可以把平时用的 AI 产品和背后的模型能力对应起来

比如 Embedding 跟 Agent 的记忆系统关系密切，ASR 最广泛的应用就是语音输入法(豆包、typeless 等等)，TTS 可能就是接近 ai 客服吧

说白了，除了文本，还有很多模态在大规模应用

4/6 第二章适合补基础，介绍神经网络、Attention、MoE 等概念

它的覆盖面很广，很多地方点到为止，可以当作查概念、找学习方向的入口

如果前面读得吃力可以先看看这里弄清模型大概怎样工作的

5/6 第三章硬件、第四章软件，依然非常 introductory，浮光掠影

第七章讲容器化、自动扩缩容和部署，更适合已经在做模型服务的人，普通学习者可以晚点读

6/6 想继续看具体的工程实践，也推荐 Wafer 的博客

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