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从一次 generate() 开始：理解 vLLM-Ascend 的推理过程
输入一句话，调用 ，模型就返回了后续文本。但在推理框架内部，这个调用会被拆成多轮工作：调度请求、准备输入、读写 KV Cache、执行模型、选择新 token，最后释放请求占用的缓存块。本文用 Qwen3-0.6B 在昇腾 NPU 上的一组实验，把这条链路连起来。读者只需要了解基本 Python；文中会逐步解释 Tensor 形状、缓存地址和采样的含义。先记住本文要追踪的例子：我们不评价这句话生成
从一次 generate() 开始：理解 vLLM-Ascend 的推理过程
输入一句话，调用 ，模型就返回了后续文本。但在推理框架内部，这个调用会被拆成多轮工作：调度请求、准备输入、读写 KV Cache、执行模型、选择新 token，最后释放请求占用的缓存块。本文用 Qwen3-0.6B 在昇腾 NPU 上的一组实验，把这条链路连起来。读者只需要了解基本 Python；文中会逐步解释 Tensor 形状、缓存地址和采样的含义。先记住本文要追踪的例子：我们不评价这句话生成
到底了