量化理论与实践：GPTQ、AWQ、INT4/8、FP8及MOE量化支持

VLLM 从入门到精通

• 1. 入门基础：vLLM概览与快速上手
  • 1.1. vLLM简介：核心价值、发展历程与生态地位
  • 1.2. 环境安装与配置：PyPI、Docker及多硬件后端支持
  • 1.3. 快速开始：第一个推理示例与OpenAI兼容API调用
  • 1.4. 基础概念解析：Prompt、序列、Token与KV缓存
• 2. 核心架构与原理深入解析
  • 2.1. 革命性内存管理：PagedAttention机制与虚拟内存分页
  • 2.2. 高吞吐关键：连续批处理（Continuous Batching）调度原理
  • 2.3. V1引擎架构：统一调度器、无阶段调度与执行器-工作器模型
  • 2.4. 注意力计算优化：FlashAttention集成与动态KV缓存管理
  • 2.5. 源码导读：LLMEngine、Scheduler、Worker核心模块分析
• 3. 模型支持、加载与量化
  • 3.1. 广谱模型支持：Transformer、MOE、多模态与嵌入模型加载
  • 3.2. 模型加载优化：HuggingFace集成、tensorizer与分片加载
  • 3.3. 量化理论与实践：GPTQ、AWQ、INT4/8、FP8及MOE量化支持
  • 3.4. 最新模型适配：DeepSeek-V3/R1、Qwen3-MoE等模型的专项优化
• 4. 高级推理特性详解
  • 4.1. 推测解码（Speculative Decoding）：N-gram与草稿模型加速
  • 4.2. 分块预填充（Chunked Prefill）与解耦服务部署
  • 4.3. 零开销前缀缓存（Prefix Caching）与KV缓存复用策略
  • 4.4. 结构化输出、语法约束与精准采样控制
  • 4.5. 多LoRA适配器管理与动态切换
• 5. 生产环境部署与服务化
  • 5.1. 单机与分布式部署：Tensor、Pipeline、Data并行策略
  • 5.2. OpenAI兼容API服务器详解与高级配置
  • 5.3. 异构硬件部署：NVIDIA/AMD GPU、Intel Gaudi、华为昇腾
  • 5.4. 服务网格与弹性伸缩：Ray集成、多实例负载均衡
  • 5.5. 可观测性建设：Prometheus指标、日志与性能跟踪
• 6. 性能调优与生产级实战
  • 6.1. 性能剖析方法论：吞吐量、延迟、显存利用率权衡
  • 6.2. 请求塑形与准入控制：队列管理、背压与限流策略
  • 6.3. 关键参数调优：max_num_seqs、max_model_len、gpu_memory_utilization
  • 6.4. CUDA Graph优化与预热：enforce_eager模式选择与热路径填充
  • 6.5. 容量规划与监控：基于令牌率的容量计算与P95延迟告警
  • 6.6. 故障诊断与常见问题排查（OOM、调度器饥饿、准确率问题）
• 7. 典型应用场景与实战案例
  • 7.1. 高并发对话系统：优化TTFT与QPS的实战配置
  • 7.2. 长文本生成与RAG应用：上下文窗口扩展与检索后修剪
  • 7.3. 多模态推理：集成视觉编码器与图文联合生成
  • 7.4. 思维链（CoT）与非思考模式动态切换实现
  • 7.5. 企业级案例解析：智能客服、代码生成、金融投顾系统
• 8. 开发者进阶与生态贡献
  • 8.1. vLLM源码深度解析：从入口到内核的执行全链路
  • 8.2. 自定义模型与适配器开发指南
  • 8.3. 编写高性能自定义CUDA/HIP内核
  • 8.4. 贡献流程、代码规范与测试要求
  • 8.5. 社区资源：论坛、Slack、Meetup与 roadmap 解读