🚀 nano-vllm 学习镜像，逐步理解 vLLM 核心原理

📖 镜像简介

本项目基于 nano-vllm 打造，这是一个仅约 1200 行代码的极简版 vLLM 实现。为了让开发者跳过繁琐的环境配置（如 CUDA 驱动冲突、Flash-Attention 编译死锁、RoPE 算子适配等坑），我们封装了该开箱即用的学习镜像。

通过本项目，你可以直接跳过“配环境”的苦恼，通过 VSCode 远程断点调试，直观地观察 PagedAttention、KV Cache 管理、张量并行（TP）等大模型推理核心技术的每一行参数变化。

已修复: Qwen2.5/Qwen3 旋转位置编码 (RoPE) 适配问题。

确保实例已开启 SSH 端口映射。

连接服务器：

按提示输入密码

打开项目：选择文件夹路径 /workspace/nano-vllm。

安装 Python 扩展：关键步骤！在远程连接状态下，再次在插件市场为远程服务器安装 Python 和 Debugger for Python 插件。

切换解释器：

恭喜你，已经可以开始执行代码了

快速下载：执行 python down_model.py 即可通过镜像站高速下载 Qwen 系列模型（默认已配置国内加速）。

自定义模型：修改 down_model.py 中的 TARGET_REPO 即可获取 Hugging Face 上的任意模型。

修改路径：将 model_path 修改为你下载的模型实际路径。

打断点：

在 llm = LLM(...) 处打断点，观察模型配置是如何被解析的。

在 llm.generate(...) 处打断点，追踪 Prompt 如何变成 Token，再如何触发 PagedAttention。

启动调试：按 F5 选择 Python 调试模式。

🎓 推荐学习路线入门层：通过 example.py 跑通流程，理解 Tokenizer 与 LLM Engine 的交互。

算子层：深入 nanovllm/model_executor/layers/attention.py，看 Flash-Attention 到底如何加速推理。

内存管理层（核心）：观察 nanovllm/engine/block_manager.py，这是 vLLM 的精髓，看它是如何像操作系统管理磁盘一样管理显存块（KV Cache）的。

分布式层：尝试修改 tensor_parallel_size，研究多卡环境下权重是如何切分与同步的。

🤝 贡献与交流如果你在学习过程中发现了问题或者有镜像的优化想法，欢迎沟通交流完善本项目！

致谢：感谢 nano-vllm 原作者提供的极简实现，本镜像旨在降低大模型底层原理的学习门槛。

运行代码能出来输出，项目构建就没有问题

python example.py