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vLLM 生产实践：从极简上手到多 GPU 分布式部署核心黑科技 vLLM 没有魔法，主要靠工程优化榨干 GPU：从开发者视角看，几个核心组件：用一个简单的流程图概括一下请求从进到出的路径：

就这个丶调调

VLLM部署全部参数详解及其作用说明VLLM（Very Large Language Model）是近年来在大语言模型部署领域备受关注的技术之一。它通过高效的内存管理和推理优化，显著提升了大规模语言模型的部署效率和性能。本文将详细介绍VLLM部署时涉及的所有参数，并解释每个参数的作用，帮助开发者更好地理解与配置。

vllm Qwen2.5-0.5B输出乱码解决办法用-Instruct版本的我重新下过了，也改变量了，bfloat16改float16都没好重新下-Instruct就行了

ModelScope下载模型+ vLLM调用+内存释放vllm Qwen2.5-0.5B输出乱码解决办法用-Instruct版本的-CSDN博客

MacOS下vllm运行Qwen3:8b模型1 下载huggingface-cli命令输出：huggingface_hub version: 0.36.0

颢珂智库Haokir Insights

如何把 MCP 接入到文档 / Issue / CI，形成可复用的工程外脑Model Context Protocol（MCP）的价值是：把这些“外部系统”以统一协议暴露为可调用的工具与可读取的资源，让 IDE/终端里的 AI Agent 不再靠猜，而是可检索、可追踪、可执行、可审计。MCP 被定义为连接 LLM 应用与外部数据源/工具的开放协议。

大模型面试题91：合并访存是什么？原理是什么？核心结论：合并访存是GPU全局内存访问的“黄金优化法则”——让同一个线程束（32个线程）访问连续、对齐的内存地址，使GPU的内存控制器把32个分散的访存请求“合并”成1次批量请求，就像32个工人按顺序排队搬砖，卡车1趟就能拉完，而非乱抢砖导致卡车跑32趟，大幅提升访存效率。

大模型面试题90：half2，float4这种优化与 pack优化的底层原理是什么？核心结论：half2（2个半精度浮点数打包）、float4（4个单精度浮点数打包）和pack优化的底层核心是**“数据打包 + SIMD向量指令并行”** ——把多个小数据“捆成一捆”变成一个“大数据单元”，让GPU的计算核心（CUDA Core）一次处理多个数据，同时减少内存访问次数，就像工人一次搬4块砖而非1块，既提升运算效率，又充分利用硬件资源。

执笔论英雄

【大模型推理】VLLM 引擎使用EngineCore_DP0 和 RayWorkerWrapper 是主从关系：EngineCore 在独立进程中启动，通过 EngineCoreClient.make_async_mp_client() 创建 3 。

DeepSeek-OCR VLLM 环境配置指南本文记录了在离线服务器上搭建 DeepSeek-OCR 推理环境的完整过程，包括依赖安装、版本兼容问题排查及解决方案。

HyperAI超神经

【vLLM 学习】Rlhf UtilsvLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

柠檬丶抒情

Rust深度学习框架Burn 0.20是否能超过python？提到深度学习，大家脑子里跳出的第一个词肯定是大红大紫的 PyTorch 或者 TensorFlow。虽然 Python 在科研圈呼风唤雨，但到了真正追求极致性能、追求“一次编译，到处运行”的生产环境，Python 的解释器开销和复杂的依赖管理往往让人抓狂。

大模型推理引擎 vLLM(2)：PagedAttention论文学习以及原理解析借鉴操作系统中虚拟内存的分页技术，将KV缓存划分为多个block块，每个块保存固定数量token的KV数据，并通过block table将逻辑block和物理block进行映射。连续的逻辑页可以对应到非连续的物理内存页，并且物理的内存空间并不需要提前去预留，而是按需分配，

大模型面试题75：讲解一下GRPO的数据回放在GRPO（群体相对策略优化）训练LLM的过程中，数据回放就像学生的错题本+好题本——把之前训练中“表现好的样本”存起来，后续训练时再拿出来反复用，核心目的是防止模型“学了新的，忘了旧的”，同时还能节省计算资源。咱们还是从小白能懂的基础入手，一步步拆明白。

大模型面试题76：强化学习中on-policy和off-policy的区别是什么？要搞懂这两个概念，咱们先记住一个核心区别：on-policy = 边用边学，学的策略和用的策略是同一个； off-policy = 学用分离，学的策略和用的策略不是同一个。

大模型推理架构 TGI vs vLLMTGI 是 Hugging Face 推出的高性能文本生成推理框架，专为大规模语言模型设计。其主要特点包括：

技术狂人168

工业大模型工程化部署实战！4 卡 L40S 高可用集群（动态资源调度 + 监控告警 + 国产化适配）前面我们搞定了模型微调、RAG 融合、多模态输入，所有模块在本地测试都能正常运行 —— 但对工业场景来说，“能跑通” 和 “能落地” 之间还差最后一道坎：工程化部署。车间环境和实验室完全不同：早高峰 15 名工程师同时查询，P0 紧急故障（核心线断网）不能被 P2 低优先级（日志分析）抢占资源；服务器要 7×24 小时运行，任何 downtime 都可能导致停线；还要支持国产化适配，数据不能出内网。

大模型面试题71： DPO有什么缺点？后续对DPO算法有哪些改进？咱们之前聊过DPO的核心优势——绕开奖励模型、训练简单稳定，但它并不是完美的算法。就像一把好用的小刀，适合切菜却砍不了木头，DPO也有自己的「短板」；而后续的改进，本质就是给这把小刀「加配件」，让它能应对更多场景。

大模型面试题61：Flash Attention中online softmax（在线softmax）的实现方式在讲online softmax之前，先明确一个核心问题：传统Attention的softmax到底卡在哪里？