第17章 模型部署与推理优化——vLLM/TGI/量化学习目标理解推理优化基础（KV Cache、PagedAttention）用vLLM部署VLM生产服务了解TGI推理框架掌握模型量化方法（GPTQ/AWQ/GGUF）了解端侧部署方案17.1 推理优化基础KV Cache自回归模型生成时，前面Token的Key/Value可以缓存，避免重复计算。生成Token1: 计算K1,V1 → 缓存 生成Token2: 计算K2,V2 + 读取K1,V1 → 缓存K1,V1,K2,V2 生成Token3: 计算K3,V3 + 读取K1,V1,K2,V2 → 缓存所有显存占用：KV Cache = 2 × num_layers × hidden_dim × seq_len × batch_size × dtype_size7B模型，seq_len=4096，batch=32，fp16：2 × 32 × 4096 × 4096 × 32 × 2 = 64GBKV Cache可能比模型本身还大！