Cần chạy các mô hình trọng lượng mở trên máy cá nhân, người dùng thường lựa chọn giữa Ollama, vLLM và SGLang làm engine phục vụ. Mỗi engine có cách xử lý request riêng biệt, từ cách quản lý batch hingga cơ chế phân trang bộ nhớ. Sự khác biệt này dẫn đến hiệu suất và độ trễ khác nhau khi cùng một mô hình được triển khai trên cùng phần cứng. Ollama tende tới đơn giản hóa việc khởi động và tương tác qua command line, trong khi vLLM tập trung tối ưu throughput bằng PagedAttention và SGLang nhấn mạnh linh hoạt trong việc kết hợp các tác vụ tạo và xử lý song song. Do đó, việc chọn engine phù hợp phụ thuộc vào ưu tiên giữa dễ sử dụng, tốc độ xử lý lớn và khả năng tùy chỉnh cao.
Why read it: Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ sự khác biệt giữa ba công cụ chính (Ollama, vLLM, và SGLang) để sử dụng mô hình open-weight trên máy tính, từ đó chọn ra giải pháp tối ưu cho nhu cầu của mình.
Answer 3 short questions to earn reward points for this article. Only do it if you want the points.
3 questions · under a minute · optional
Source: https://blog.bytebytego.com/p/ep223-ollama-vs-vllm-vs-sglang. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
Đang tải bình luận…
Bài viết hướng dẫn cách áp dụng speculative decoding trong framework vLLM khi chạy trên GPU AMD, giải thích cơ chế draft‑and‑verify và các kỹ thuật hỗ trợ như MTP, EAGLE‑3, DFlash và DSpark. Nó cho thấy việc sử dụng mô hình nháp để dự đoán trước các token rồi xác thực bằng mô hình đích giúp giảm số lần truy cập bộ nhớ và tăng tỷ lệ sử dụng lõi tính toán trên kiến trúc AMD CDNA. Kết quả thực nghiệm cho thấy throughput tăng lên đáng kể (thường gấp 1,5‑2×) và latency giảm khi cấu hình đúng kích thước batch và các tham số tuning cụ thể cho từng kernel. Điều này cho thấy lợi thế của speculative decoding không chỉ phụ thuộc vào thuật toán mà còn vào việc tối ưu hóa phần cứng cụ thể, đặc biệt là việc sử dụng DFlash để tối ưu hoá attention và DSpark để quản lý memory traffic trên GPU AMD. Bài viết nên được đọc nếu bạn muốn áp dụng hoặc cải thiện speculative decoding trên hệ thống AMD và cần tham khảo các bước cấu hình, tuning và benchmark thực tế.
Bài viết này cung cấp hướng dẫn thực tế về speculative decoding trên GPU AMD, giúp lập trình viên tối ưu hóa hiệu suất xử lý mô hình ngôn ngữ.
Bài viết chia sẻ hành trình học DevOps của tác giả, tập trung vào Linux, Git, GitHub và lần đầu tiên sử dụng Docker container, nhấn mạnh sự khác biệt giữa học lý thuyết và ứng dụng thực tế trong xây dựng phần mềm.
Là người mới bắt đầu hoặc muốn mở rộng kiến thức về DevOps, bài này giúp bạn hiểu rõ cách chuyển từ lý thuyết sang thực hành với các công cụ cơ bản như Linux, Git/GitHub và Docker, từ đó nhanh chóng xây dựng được nền tảng thực tế để triển khai dự án.
Xung đột merge không phải do Git gây ra. Việc sử dụng pull request nhỏ, merge thường xuyên và quy trình làm việc tốt hơn sẽ giảm đáng kể xung đột.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách cải thiện quy trình làm việc với Git bằng cách áp dụng các kỹ thuật như pull request nhỏ, hợp nhất thường xuyên và các workflow hiệu quả, giúp giảm thiểu xung đột mà không cần phụ thuộc vào công cụ.
GitHub ra mắt tính năng Stacked Pull Requests ở chế độ public preview, cho phép chia nhỏ các thay đổi lớn thành nhiều pull request phụ thuộc lẫn nhau, giúp quản lý review và tích hợp dễ dàng hơn.
Lập trình viên nên đọc bài này vì công cụ này giúp tổ chức và quản lý các thay đổi lớn thành các PR nhỏ hơn, dễ theo dõi, hợp tác và review, tối ưu hóa hiệu quả phát triển và tránh rắc rối khi làm việc nhóm.
Tôi vẫn viết tay thông điệp commit vì quá trình này giúp tôi suy nghĩ sâu sắc hơn về những thay đổi mã nguồn, đảm bảo thông điệp rõ ràng và có ý nghĩa thay vì dùng các mẫu tự động.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách viết commit message rõ ràng và ngắn gọn sẽ giúp team dễ theo dõi, debug và duy trì lịch sử thay đổi code hiệu quả hơn.
Ngày càng nhiều dự án mã nguồn mở rời khỏi GitHub do lo ngại về thời gian downtime thường xuyên, quyền sở hữu của Microsoft, việc đào tạo AI trên mã nguồn, và định hướng chính trị. Các lựa chọn thay thế như Codeberg (dựa trên Forgejo), Sourcehut, Gitea và các nền tảng self-hosted đang thu hút sự quan tâm.
Những lập trình viên quan tâm đến tự do và bảo mật của mã nguồn nên đọc để biết cách chuyển sang các nền tảng tự chủ như Codeberg, tránh rủi ro về quyền sở hữu, AI hóa và kiểm soát chính trị từ GitHub.
Git 2.55.0 bổ sung nhiều tính năng mới như lệnh git history fixup để sửa đổi commit đã tồn tại, hỗ trợ fsmonitor daemon trên Linux qua inotify(7), khả năng đẩy lên nhiều remote cùng lúc, tùy chọn --graph-lane-limit cho git log --graph, tải xuống blob theo lô cho partial clones, và Rust trở thành dependency bắt buộc trong quá trình build (có thể tắt nếu cần).
Lập trình viên cần đọc để cập nhật về các tính năng mới trong Git 2.55.0 như cách sửa đổi commit và tự động rebase nhánh chồng lấn, giúp tối ưu hóa công việc quản lý lịch sử mã và hiệu suất clone, đặc biệt khi làm việc với các dự án lớn hoặc hệ thống phân tán.
GitHub Models đã ngừng hoạt động hoàn toàn kể từ ngày 30 tháng 7 năm 2026, bao gồm playground, danh mục model, API inference và tính năng BYOK. Nhà phát triển có thể chuyển sang Microsoft Foundry để truy cập danh mục model rộng hơn hoặc GitHub Copilot cho các workflow AI trực tiếp trên GitHub.
Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật cách chuyển đổi sang các công cụ AI hiện đại như Microsoft Foundry hoặc GitHub Copilot để tiếp tục phát triển dự án hiệu quả mà không bị mất khả năng sử dụng các công nghệ mới nhất.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000+ DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.
Practice for freeAI grading for all four IELTS skills with detailed rubric feedback.
Try it freeA 22 MB AI IDE for Vietnamese devs.
Download freeOrganizational memory for AI agents.
ExploreAI that staffs your Fanpage and qualifies leads for you.
Try it