vllm

我们看一份报告的时候主要看什么这是使用vllm里面的压测脚本测试出来的数据，并发量分别为20和1在看数据前，先明确三个最关键的指标含义（主要看什么）：

【vllm】（八）vLLM v1 Simple KV Offload — 系统级架构深度分析之二第70-155行：SimpleCPUOffloadScheduler.init逐行解析：第156-184行：_derive_cpu_config

一只独角兽

DeepSeek-V4-Pro 部署实战指南：H100/H200/B200/B300/GB200/GB300 全硬件配置详解来源: recipes.vllm.ai 官方配置DeepSeek-V4-Pro 是 DeepSeek V4 预览系列的旗舰模型，拥有 1.6T 总参数 / 49B 激活参数的 MoE 架构，checkpoint 高达 960GB。本文基于 vLLM 官方 Recipes 配置，详细介绍六种主流 GPU 平台的部署方案。

【vllm】（六）vLLM v1 Sample — 模块超深度分析之一分析对象：vllm/vllm/v1/sample 代码规模：14 Python 文件（含2个__init__.py），4,133 行有效代码分析日期：2026-04-22

在昇腾Atlas 300I Duo+openEuler上部署vLLM并进行推理的流程（一）这篇博客也是参考了一下别人的文章：https://hwcomputing.csdn.net/69da751c0a2f6a37c59ee280.html

Qwen2.5-1.5b 模型部署与LORA训练笔记这两天心血来潮，想了解一下小模型的部署与训练的过程，刚好家里有张3080魔改20g可以试试水于是说干就干~在这里简单记录以下相关的笔记。

【vllm】（五）vLLM v1 Attention — 模块超深度分析之五AMD ROCm平台的标准注意力后端:forward() 方法:这是attention模块中最大的单个后端文件。

【vllm】（五）vLLM v1 Attention — 模块超深度分析之二selector.py（165行）是后端选择的入口模块，负责根据运行时配置选择最优注意力后端。设计意图：

大语言模型部署实战：从 Ollama、vLLM 到 SGLang，本地服务到底怎么搭？前面这条主线已经把几个关键问题往前推进了一步：接下来，就进入很多团队真正开始落地时绕不开的一步：模型有了、权重有了、量化格式也选了，本地服务到底该怎么搭？

vllm安装到dgx spark上docker pull nvcr.io/nvidia/vllm:26.01-py3#docker run -it --gpus all -p 8000:8000 \ nvcr.io/nvidia/vllm:${LATEST_VLLM_VERSION} \ vllm serve "Qwen/Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct"

【vllm】（二）vLLM v1 Engine — 模块超深度逐行分析之二本文档对 vllm/v1/engine/ 子目录中的输入处理、输出处理、反分词器、Logprobs计算、并行采样及类型定义等六大模块进行逐行级深度剖析。

【vllm】（四）vLLM v1 Worker — 模块超深度逐行分析之三源文件：gpu_input_batch.py，1085 行InputBatch 是 GPU 推理批次的持久化状态容器，它维护了一个虚拟连续数组——逻辑上紧凑，物理上可能因请求增删而存在空洞（通过 condense() 消除）。

【vllm】（三）vLLM v1 Core — 模块超深度逐行分析之二逐行解释:_select_waiting_queue_for_scheduling 逻辑（行1576-1586）:

【vllm】（三）vLLM v1 Core — 模块超深度逐行分析之三kv_cache_utils.py（1693行）是 vLLM v1 KV Cache 管理的基础设施层，定义了：

【vllm】（四）vLLM v1 Worker — 模块超深度逐行分析之二GPUModelRunner 通过多重 Mixin 组合获得额外能力：这种组合优于多重继承，因为 Mixin 不定义 __init__，不引入菱形继承问题。

【vllm】vLLM v1 KV Offload — 模块超深度逐行分析之一（七）分析对象：vllm/vllm/v1/kv_offload 代码规模：16 Python 文件（含4个空__init__.py），1,888 行有效代码

【vllm】vLLM v1 Attention — 系统级架构深度分析（五）分析范围：vllm/v1/attention/ 目录，53个Python文件，~25.8K行代码。 Attention 是 v1 推理系统的"计算核心"——所有 GPU 上实际发生的 Attention 计算都由本模块驱动。

【openclaw】OpenClaw Flows 模块超深度架构分析分析版本：2026-04-20 | 代码目录：src/flows/ | 风格：Dark Terminal | 源码行数：2,430 行（9 文件，不含测试）

【openclaw】OpenClaw Daemon 模块超深度架构分析分析版本：2026-04-20 | 代码目录：src/daemon/daemon 模块是 OpenClaw 的服务守护进程管理层，负责将 Gateway（和 Node Host）进程注册为操作系统原生的后台服务，实现开机自启、崩溃自动重启、统一启停控制。核心职责包括：

QEMU 编译开发环境搭建目录系统要求安装依赖Ubuntu / DebianFedoraArch Linux获取源码从官方仓库克隆