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基于 nano-vLLM 学习大模型推理关键功能
nano-vLLM代码量仅约 1200 行，却实现了生产级推理框架的核心技术原型，具体包括：连续批处理（Continuous Batching）KV 缓存（Prefix KV Cache / Paged KV Cache）高性能编译与执行优化（Torch Compilation、Triton、CUDA Graph）张量并行（Tensor Parallelism）该框架极具入门学习价值，本文将先介绍
基于 nano-vLLM 学习大模型推理关键功能
nano-vLLM代码量仅约 1200 行，却实现了生产级推理框架的核心技术原型，具体包括：连续批处理（Continuous Batching）KV 缓存（Prefix KV Cache / Paged KV Cache）高性能编译与执行优化（Torch Compilation、Triton、CUDA Graph）张量并行（Tensor Parallelism）该框架极具入门学习价值，本文将先介绍
到底了