大型语言模型(LLM) vLLM 高性能推理落地实战专栏大纲

专栏定位

本专栏以 vLLM 的真实工程使用为主线，从“把模型跑起来”开始，逐步进入 OpenAI 兼容服务、批量推理、KV Cache、调度策略、分布式部署、性能调优、可观测性与源码剖析。每一章均采用「项目背景 -> 剧本式交锋对话 -> 项目实战 -> 项目总结」的四段式结构，让读者在业务场景中理解概念，在可运行实验中验证结论，在源码阅读中建立长期维护能力。

专栏写法坚持“实战为主，理论为辅”：基础篇让新人可以独立部署一个 vLLM 服务；中级篇让开发、测试、运维可以围绕吞吐、延迟、成本和稳定性协作；高级篇面向架构师和资深开发，深入 Engine Core、Scheduler、Worker、PagedAttention、CUDA Graph、KV Transfer 与生产级 SRE 体系。

阅读路线建议

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