大模型推理优化全攻略：深度解析vLLM、量化技术与分布式部署

本资源体系化地拆解了大模型（LLM）推理优化的关键技术路径。内容涵盖从基础推理原理、KV Cache机制到PagedAttention、FlashAttention等运行时加速方案；深入剖析了AWQ、GPTQ等模型量化与压缩技术，并提供了vLLM框架的安装配置及Docker、TensorRT实战环境搭建指导。该课程针对推理性能指标（如TTFT、TPS）与系统吞吐量优化进行了全景式讲解，是一份面向AI工程师解决大模型部署性能瓶颈的高价值实战指南。