vLLM是一个用于快速LLM推理和服务的开源库，利用分页注意力（PagedAttention）有效的管理注意力key和value，增加模型的吞吐量。vLLM整体架构。

vLLM是一个用于快速LLM推理和服务的开源库，利用分页注意力（PagedAttention）有效的管理注意力key和value，增加模型的吞吐量。vLLM整体架构。

混合专家模型（MoE）是一种神经网络架构，它将一个大模型拆分成多个小模型，也就是专家模型。由门控机制来决定在处理特定输入时，激活哪些专家。核心设计思想为条件计算，即根据输入内容动态地、稀疏地激活模型的一小部分，而非每次都动用全部参数。这使得模型能拥有极大的总参数量以存储更多知识，但单次推理的实际计算成本却很低，从而将模型规模与计算成本解耦。多头潜在注意力（MLA）采用低秩联合压缩键值技术，优化了键

混合专家模型（MoE）是一种神经网络架构，它将一个大模型拆分成多个小模型，也就是专家模型。由门控机制来决定在处理特定输入时，激活哪些专家。核心设计思想为条件计算，即根据输入内容动态地、稀疏地激活模型的一小部分，而非每次都动用全部参数。这使得模型能拥有极大的总参数量以存储更多知识，但单次推理的实际计算成本却很低，从而将模型规模与计算成本解耦。多头潜在注意力（MLA）采用低秩联合压缩键值技术，优化了键