每天30分钟，10周吃透LLM推理优化
这是一个为期10周、每天30分钟的LLM推理服务与优化学习路线图。它面向想要系统掌握大模型推理性能调优的开发者，解决从理论到实践缺乏结构化路径的问题。项目核心能力包括：分阶段学习vLLM、SGLang等主流推理框架，深入量化技术（如GPTQ、AWQ），讲解投机解码等加速策略，并提供基准测试方法。通过每日小任务和实战案例，帮助学习者逐步构建推理优化技能，最终能独立完成模型部署与性能调优。内容以HTML形式呈现，清晰易读，适合作为个人学习计划或团队培训参考。
LLM Inference Optimization Guide、vLLM官方文档、Awesome LLM Inference
time-to-first-token 是学习教育领域的开源项目，由 patchy631 开发，是 2026 年新上线的项目。
在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（959）位列前 30%，在学习教育分类中处于中上游。
项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-24。Apache-2.0 许可证，完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：开发者系统学习LLM推理优化技术。同类可对比的替代方案包括 LLM Inference Optimization Guide、vLLM官方文档、Awesome LLM Inference。
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