Awesome-ML-SYS-Tutorial
该README文档主要介绍一个面向深度学习模型开发、训练与推理的综合性技术框架，包含以下核心内容：
项目功能
- 支持高性能模型推理（如SGLang引擎、vllm框架），涵盖量化（BF16/AWQ）、约束解码、在线权重更新等特性
- 提供分布式训练优化方案，包含Tensor Parallelism实现、NCCL通信优化、DP Attention机制等
- 集成模型服务系统（如Mooncake调度框架、ModelServer前端系统），支持P/D分离计算与多卡负载均衡
- 涵盖Transformer架构解析（如Cross-Attention机制）、CUDA图优化、特殊token处理等基础技术
使用方法
- 通过Docker管理开发环境，支持标准化部署流程
- 提供Jupyter Notebook文档化编译与CI集成方案
- 包含模型服务配置指南（如Embedding模型部署、Qwen3-Coder工具调用）
主要特性
- 高效推理：支持零开销批处理调度、Chunked Prefill分块预填充、Verl引擎优化
- 灵活训练：实现从零构建张量并行、NCCL拓扑检测、PyTorch分布式通信（DDP/GIL优化）
- 工程工具：提供内存泄漏分析（Torch内存快照）、量化架构设计分析、多节点推理框架（NVIDIA Dynamo）等实用模块