Inference

进入 LLM 推理 Infra:理解 prefill 与 decode 的阶段差异、KV Cache 为什么是显存大头、吞吐/延迟指标如何拆解,并写出一个最小 generation loop。

进入 LLM 解码策略:理解 greedy、beam search、temperature、top-k、top-p 的采样语义与服务化影响;掌握 speculative decoding 的 draft/verify 思想,并用 Transformers 与 vLLM 参数做小型实验。

学习 PagedAttention 与 vLLM 的核心机制:为什么 KV Cache 会浪费显存,如何用 block table 管理逻辑块到物理块的映射,copy-on-write 如何支撑并行采样和 beam search,以及这些机制如何服务高吞吐 LLM serving。

学习 LLM 推理服务中的 Continuous Batching:理解静态 batching 与 in-flight batching 的差异,prefill/decode 如何混排,以及 TGI、vLLM、SGLang 调度器在吞吐、TTFT、TPOT 与公平性上的取舍。

动手部署一个 7B 模型到 vLLM,开启 OpenAI 兼容 API,学习 –max-num-seqs 与 –gpu-memory-utilization 的调参方法,并建立推理服务压测与排错流程。

学习 SGLang 推理框架与 RadixAttention:理解前缀缓存、共享 prefix 的请求调度、Radix Tree 如何复用 KV Cache,并动手用同一个 system prompt 发多请求观察缓存命中。

学习 LLM 推理中的权重量化:理解 INT8 / INT4、per-channel / group-wise scale、GPTQ 与 AWQ 的核心思想,并用 AutoGPTQ 或 llama.cpp 完成一次模型量化与评估。