本手册深入探讨了大型语言模型（LLM）推理的工程学科，解释了模型如何生成Token以及生产系统中使用的先进优化技术。它涵盖了预填充（prefill）和解码（decode）、KV缓存（KV cache）以及关键性能指标等基本概念，然后探讨了量化（quantization）、PagedAttention和推测性解码（speculative decoding）等优化策略。该指南还详细介绍了vLLM、TensorRT-LLM和SGLang等现代推理框架，旨在提供对如何使AI产品更快、更便宜、更具可扩展性的全面理解。 AI
影响 深入探讨了LLM推理工程，这对于优化AI产品性能和成本至关重要。
排序理由 该文章是一本详细的技术手册，解释LLM推理，而非新的模型发布或基准测试。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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