通过 vllm 和 ray 结合，使用 4 台 A10 显卡 部署 qwen2.5 14b 全参数推理模型。实现分布式推理模型部署的方法。解决单机单卡显存不够，模型推理效率低等问题。

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本文介绍了关于 PD 架构分离和 KV 多级缓存策略。并且提供了 SGLang 的 PD 分离部署示例。用来说明这样推理模型部署架构

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DeepSpeed 是一个基于 PyTorch 构建的深度学习优化库。它提供了一系列先进的技术，使得用户能够训练参数量高达数万亿的模型，并显著提升训练和推理的速度与效率。DeepSpeed 的核心目标是让大规模模型训练变得更加普惠和高效。

本文主要介绍了 SGLang 的基本特性以及核心概念。然后针对用三个示例，阐述 SGLang 的不同场景的用法。单机，分布式和 MoE 架构的模型部署等

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