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yandexAlisaTest:Python Flask Yandex Alisa测试

实现Yandex Alisa与Flask结合的流程大致如下：1. 在`app.py`中创建Flask应用实例。2.

ALISA: Accelerating Large Language Model Inference via Sparsity-Aware KV Caching

Transformer体系结构具有显著的高级自然语言处理（NLP），并且是开发大型语言模型（LLM）（如LLaMA和OPT）的基础，这些模型已经主导了广泛的NLP任务。尽管LLM具有卓越的准确性，但在实际推理中，LLM在计算和内存密集型方面面临着独特的挑战。由于LLM推理的自回归特性，Transformers中注意力层的KV缓存可以通过用线性复杂度存储器访问代替二次复杂度计算来有效地加速LLM推理。然而，随着对处理较长序列的需求增长，这种方法需要增加内存。

alisa427.github.io

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alisa172.github.io

通常，这样的存储库会包含以下文件和目录：1. `index.html` - 网站的主页，使用 HTML 编写。2. `css` - 包含 CSS（层叠样式表）文件，用于定义网页的样式和布局。3.

Alisa427.github.io

1. **CSS选择器**：在Alisa427.github.io项目中，CSS选择器可能被用来精确地定位网页上的元素。选择器可以基于元素名、类名、ID、属性等来选取需要操作的元素。