Nano-vLLM-MS是一个基于nano-vLLM的轻量级推理框架，主要增强了对MoE模型和推测解码的支持。核心特性包括：支持Qwen3-MoE模型的专家路由计算、端到端推测解码流水线、高效的N-gram提案生成器，以及保留原有性能优化能力。基准测试显示，在Qwen3-0.6B模型上，推测解码可将吞吐提升40.8%。项目提供简单API接口和可复现的示例脚本，支持快速部署和性能验证。

wsl配置vllm遇到的问题：ImportError: libcudart.so.12: cannot open shared object file: No such file or director

本文介绍了Transformer中的Add&Norm模块，详细解析了归一化、LayerNorm与BatchNorm的区别以及残差连接的作用。归一化通过缩放数据解决梯度下降问题；LayerNorm按样本计算均值和方差，适合序列模型；残差连接则用于构建深层网络避免梯度消失。文章还提供了代码实现，展示如何在PyTorch中应用这些技术。

最近刚好学习了pytorch，于是想写写项目，而这个项目的最开始是使用keras和TensorFlow，我在这篇blog中使用pytorch。项目原文链接。

本文解析了Transformer中的Embedding层，介绍了三种自然语言表示方法：同义词字典、基于计数的方式和基于推理的Embedding。重点讨论了Transformer中Input/Output Embedding层的实现，包括参数矩阵E的共享和乘以√d_model的操作。最后提供了基于PyTorch的Embedding层实现代码，展示了如何继承nn.Embedding类并添加√d_mod

摘要 本文介绍了Transformer中的前馈网络(Feed Forward)实现。该网络存在于编码器和解码器模块中，是一个简单的全连接神经网络，维度为2048，使用ReLU激活函数。文章提供了完整的PyTorch实现代码，包括Embedding层、位置编码(Positional Encoding)、多头注意力机制(MultiHeadAttention)、Add&Norm层以及前馈网络(F