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该项目是用 Python 实现的轻量级 vLLM（大语言模型推理引擎）项目，核心代码仅 1000 多行。它结构清晰、易于阅读，推理速度媲美 vLLM 原版，并集成了前缀缓存（Prefix Caching）、张量并行（Tensor Parallelism）和 Torch 编译等推理优化技术。

该项目是帮助初学习者系统地学习大语言模型（LLM）原理与实践的教程。通过详细的教程和实战案例，循序渐进地带领读者深入了解自然语言处理（NLP）基础、Transformer 架构、预训练语言模型的基本原理，并动手实现和训练自己的大语言模型。