DeepSeek R1/V3作者开源轻量级vLLM，1200行代码读懂大模型推理技术！
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Nano-vLLM：一个从零开始构建的轻量级vLLM实现。
项目开发者俞星凯（XingkaiYu）就职于deepseek-ai，毕业于南京大学，DeepSeek-V3与DeepSeek-R1项目的参与者：
DeepSeekV3技术报告的研究与工程名单
俞星凯的github情况：
Nano-vLLM主要特性：
🚀快速离线推理-推理速度与vLLM相当
📖可读代码库-清晰的实现，约1,200行Python代码
⚡优化套件-包括前缀缓存、Torch编译、CUDA图等。
基准测试，测试配置：
硬件：RTX4070
模型：Qwen3-0. 6B
总请求量：256个序列
输入长度：随机采样于100–1024个tokens之间
输出长度：随机采样于100–1024个tokens之间
https ://github. com/GeeeekExplorer/nano-vllm
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