请介绍大语言模型推理优化相关的技术，特别是 vLLM 和模型量化方面，你有哪些实践或理解？
考察说明
考察对 LLM 推理优化关键技术（vLLM、量化）的掌握与实践理解
回答思路
- 能解释 vLLM 的核心机制（如 PagedAttention、Continuous Batching）
- 能说明模型量化的原理、常见方法（如 INT8/INT4）及精度影响
- 能结合推理性能、显存占用、延迟等指标阐述优化效果
- 能区分推理优化与训练优化的不同关注点
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