本文介绍了大语言模型中的推理缓存技术，强调其基本概念和重要性。推理缓存通过存储计算结果，减少重复计算，从而降低成本和延迟。主要有三种缓存类型：键值缓存（KV缓存）、前缀缓存和语义缓存。合理选择和组合这些缓存策略，可以显著提升生产系统的效率。
本文展示了如何通过前缀缓存优化大语言模型的文本生成，并比较了启用与未启用前缀缓存的生成结果，以验证文本生成的一致性和性能提升。
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