随着生成AI技术增长的爆炸式增长，AI模型开始渗透到手机领域。第一类制造商包括AI应用程序的最新产品，并以惊人的速度迭代。为了进一步提高大规模模型部署的效率，该荣誉具有基于taco-llm Acceleration模块的开放资源，例如DeepSeek-r1，以完美和完美的方式应用了诸如Honor Enterprise之类的内部场景。在推理平台的风景中，该荣誉重点关注框架效率，稳定性，监视操作状态和紧急计划的特征。在使用Taco-llm执行构想任务之后，在DeepSeek-R1方案-R1END中，与原始的在线服务性能相比，TTFT响应时间（第一个令牌延迟）p95降低了6.25次，吞吐量增加了2 tIME，延迟的结束减少了100％。在Sglang场景社区的最新版本中，TTFT P95响应时间最多减少了12.5次。由于具有各种猜测技术的基本能力：大型语言模型的自回归解码属性无法完全利用GPU计算强度，计算的效率不高，而且成本不高，因此，由于具有各种猜测技术的基本功能，因此更重要的荣誉业务绩效之所以能提高荣誉的业务绩效。 Taco-llm最初通过假想采样解决了计算密度的问题，从而使Tunhas已经部署了大型模型来实现“并行”解码，从而大大提高了解码的效率。负责大型数据平台部门的尊严的相关人员说：“荣誉使用Tencent Cloud Taco-llm创建一个高性能的AI基础，具有稳定可靠的扩展，并提高了性能速度的经验。”这taco-llm提供给Tencentos服务器的AI加速度版本的Taco-LLM加速模块为大型语言模型业务的内核操作提供了特殊优化，以应对企业级AI模型的隐私挑战，并用于提高大型语言的效率，并提供对优化和低延迟的解决方案，这些延迟效率为“较低延迟”，可与Malagr novelys Malagr组合使用。