自己动手从头开始编写LLM推理引擎(3)在前两篇文章中，我们分别搭建了一个Demo推理引擎，并设计了自研的xLLM推理引擎架构。在Demo阶段，我们使用了简单的PD（Prompt Engineering + Decoding）分离架构，将提示工程和解码过程分离。然而，当我们从Demo走向生产级系统时，需要一个更加完善的Tokenizer管理器来处理复杂的推理场景。本文将深入介绍Tokenizer管理器的设计与实现，解释为什么需要专门的Tokenizer管理器，实现的原则和要点，并结合实际代码展示最佳实践。