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For developers, who are building real-time data-driven applications, Redis is the preferred, fastest, and most feature-rich cache, data structure server, and document and vector query engine.
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R-KV: Redundancy-aware KV Cache Compression for Reasoning Models
一个大型语言模型语义缓存系统,旨在通过缓存查询结果对来减少响应时间,从而提升用户体验。
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NeurIPS 2023会议论文:H2O:用于高效生成式大语言模型推理的重击预言机
High performance distributed cache system. Built by Rust.
Run larger LLMs with longer contexts on Apple Silicon by using differentiated precision for KV cache quantization. KVSplit enables 8-bit keys & 4-bit values, reducing memory by 59% with <1% quality loss. Includes benchmarking, visualization, and one-command setup. Optimized for M1/M2/M3 Macs with Metal support.
?A curated list of Awesome Diffusion Inference Papers with Codes: Sampling, Cache, Quantization, Parallelism, etc.?
Redis 向量库 (RedisVL) —— Redis 的原生 AI Python 客户端
向量存储是一个向量数据库,它允许在浏览器本地存储中对文本文档进行语义相似性搜索。它使用 OpenAI 嵌入将文档转换为向量,并允许基于余弦相似度搜索相似文档。
一套包含内存向量数据库和AI代理的工具集
[Survey] Towards Efficient Large Language Model Serving: A Survey on System-Aware KV Cache Optimization
块式变换器:用于快速推理的全局到局部语言建模(NeurIPS 2024)
Query-agnostic KV cache eviction: 3–4× reduction in memory and 2× decrease in latency (Qwen3/2.5, Gemma3, LLaMA3)
Persist and reuse KV Cache to speedup your LLM.