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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 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 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 第三阶段：掌握核心
        H --> I[PagedAttention]
        I --> J[连续批处理]
    end

    subgraph 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 快速入门
        A[为什么需要 vLLM] --> B[vLLM 架构概览]
    end

    subgraph 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 代码深入
        F --> G[请求生命周期]
        G --> H[模型执行流程]
    end

    subgraph 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