Title here
Summary here
Overview
本文档系列旨在帮助深度学习初学者深入理解 vLLM —— 一个高性能的大语言模型（LLM）推理和服务框架。我们将从最基础的概念出发，逐步深入到核心算法和代码实现，让你不仅知其然，更知其所以然。
你将学到
- 大语言模型推理面临的核心挑战
- Transformer 架构和注意力机制的工作原理
- vLLM 的核心创新：PagedAttention 和连续批处理
- 从入口到输出的完整代码执行链路
- 如何调试和分析 vLLM 代码
学习路线图
我们提供两条学习路径，你可以根据自己的背景和目标选择合适的路线。
路径一：基础路径（推荐新手）
适合深度学习基础较薄弱的读者，从基础概念学起。
flowchart TD
subgraph stage1["第一阶段 - 理解问题"]
A["为什么需要 vLLM"] --> B["LLM 推理挑战"]
B --> C["vLLM 架构概览"]
end
subgraph stage2["第二阶段 - 学习基础"]
C --> D["神经网络基础"]
D --> E["Transformer 架构"]
E --> F["注意力机制"]
F --> G["KV Cache 概念"]
G --> H["LLM 生成过程"]
end
subgraph stage3["第三阶段 - 掌握核心"]
H --> I["PagedAttention"]
I --> J["连续批处理"]
end
subgraph stage4["第四阶段 - 代码实践"]
J --> K["代码入口分析"]
K --> L["引擎核心流程"]
end
style A fill:#e1f5fe
style L fill:#c8e6c9
预计阅读量：约 70,000 字，建议分 5-7 天完成
路径二：进阶路径（适合有基础的读者）
如果你已经了解 Transformer 和 KV Cache 的基本概念，可以直接进入核心内容。
flowchart TD
subgraph s1["快速入门"]
A["为什么需要 vLLM"] --> B["vLLM 架构概览"]
end
subgraph s2["核心模块"]
B --> C["PagedAttention"]
C --> D["KV Cache 管理器"]
D --> E["调度器原理"]
E --> F["连续批处理"]
end
subgraph s3["代码深入"]
F --> G["请求生命周期"]
G --> H["模型执行流程"]
end
subgraph s4["进阶主题"]
H --> I["量化技术"]
I --> J["投机解码"]
J --> K["分布式推理"]
end
style A fill:#e1f5fe
style K fill:#c8e6c9
预计阅读量：约 50,000 字，建议分 3-5 天完成
文档版本
- vLLM 版本：基于 vLLM v1 架构
- 文档版本：1.0
- 最后更新：2025 年 1 月