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原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/710927181 本文主要介绍vLLM推理引擎 的框架执行流程 (v0.1.2)，相关文章： vLLM源码之PagedAttention（持续更新） 引用 本文内容主要源于： https:// tech.scatterlab.co.kr/v llm-implementation-details/ 。 （https://tech.scatterlab.co.kr/vllm-implementation-details/） https:// docs.google.com/present ation/d/1QL-XPFXiFpDBh86DbEegFXBXFXjix4v032GhShbKf3s/edit#slide=id.g24ad94a0065_0_209 ，vLLM的meetup slides （https://docs.google.com/presentation/d/1QL-XPFXiFpDBh86DbEegFXBXFXjix4v032GhShbKf3s/edit#slide=id.g24ad94a0065_0_209） 感谢 @lipi 提供该技术博客的原网址。 随着 LLM 时代的到来，为服务开发和研究了多种优化方法。今天，我们将分析 vLLM，其性能比 Hugging Face 提高了 24 倍。 请注意，本文分析的内容基于 vLLM 刚发布时的实现版本 (v0.1.2) ，因此可能存在一些已更改的部分。其中包含了大量深入乃至代码级别的知
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