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In particular i'll be doing a breakdown of how vllm [1] works 博客文章 (Inside vLLM: Anatomy of a High-Throughput LLM Inference System)深度解析了vLLM的内部架构，我简单整理了一下 LLM引擎和引擎核心LLM引擎是vLLM的基础构建块。 This post is the first in a series.
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在实践中，我们运行 N 个 vLLM 预填充实例和 M 个 vLLM 解码实例，并根据实时请求组合对它们进行自动伸缩。 预填充工作节点将 KV 写入专用的 KV 缓存服务；解码工作节点则从中读取。 这将长的、突发性的预填充与稳定的、对延迟敏感的解码隔离开来。 实际操作中，我们运行 N 个 vLLM 预填充实例和 M 个 vLLM 解码实例，根据实时请求负载自动伸缩。 预填充工作线程将 KV 写入专用 KV-cache 服务；解码工作线程从中读取。 一篇超长的硬核博客文章：《Inside vLLM: Anatomy of a High-Throughput LLM Inference System》针对 vLLM 的架构、代码和原理进行了深入的分析，这可能是关于 LLM 推理引擎和 vLLM 工作原理的最深入解读。
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VLLM 是一个用于 LLM 推理和服务的快速易用库。 vLLM 最初由加州大学伯克利分校的 天空计算实验室 开发，现已发展成为一个由学术界和工业界共同贡献的社区驱动项目。
“这可能是最详尽的一次对 LLM 推理引擎，尤其是 vLLM 工作机理的拆解！ 为了把代码读透并写成文章，我花了很长时间，也深深低估了工作量 😅，写出来才发现完全可以扩成一本小书。 In particular i’ll be doing a breakdown of how vllm [1] works 在 vLLM 的启动参数中，有几个关键参数，它们直接决定了 KV 缓存的使用方式。 在了解这些参数之前，我们首先要了解 KV 缓存的计算原理。
