Sebastian Raschka (Ahead of AI) · Sebastian Raschka
Understanding and Coding the KV Cache in LLMs from Scratch
Understanding and Coding the KV Cache in LLMs from Scratch是Sebastian Raschka (Ahead of AI)的免费文章(en)。前置条件:需要了解 Transformer 自注意力机制(K/Q/V)与基本 PyTorch 张量操作。
理解 KV cache 的作用与代价,并能读懂、运行从零实现带 KV cache 的 GPT 文本生成代码。
- 难度
- 见前置条件
- 类型
- 博客 · 文章
- 语言
- en
- 规模
- 3 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 需要动手环境
使用限制
无需账号即可阅读文章;运行配套代码需本地 Python/PyTorch 环境,代码托管于 GitHub。
- 学习材料
- GitHub 用于获取配套脚本(浏览器直接下载即可)
选择学习环境
按你的电脑系统准备;提示词在你自己的电脑上使用。
本机动手
按文章顺序阅读原理部分,再对照配套代码文件理解 KV cache 的改动点。
本地 Python 与 PyTorch 环境(运行仓库脚本);无需 GPU 或付费服务(网页未提及要求)。
准备工具和账号
标“选用”的可以跳过。
- Python 3运行配套脚本
- PyTorch脚本依赖的张量运算与 attention 实现
- GitHub 获取 gpt_ch04.py 与 gpt_with_kv_cache.py
- 本地 Python 与 PyTorch 环境(运行 gpt_ch04.py 与 gpt_with_kv_cache.py)用于练习与作业
让 AI Agent 一次搭好课程
复制开课提示词发给你常用的 AI Agent。它会下载允许保存的官方材料、建立课节目录并自检;需要账号、权限或费用时会先问你。
开课提示词 · 只需用一次此提示词尚未实测验证请帮我把「Understanding and Coding the KV Cache in LLMs from Scratch」的学习环境一次准备好,让我之后只需要按顺序学习和做练习。 开始前先问我:课程放在哪个目录(等我给出完整路径),确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。 课程入口:https://magazine.sebastianraschka.com/p/coding-the-kv-cache-in-llms 我的系统:Windows。如果实际不符,先调整方案。 本次路线:Windows:本机动手。只准备这条路线需要的工具;只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。 练习:对照文章 1、2 小节的代码片段,在 MultiHeadAttention 中自行注册缓存缓冲区并加上 use_cache 分支。 课节(官方顺序): 1. Understanding and Coding the KV Cache in LLMs from Scratch(文章主页):https://magazine.sebastianraschka.com/p/coding-the-kv-cache-in-llms 2. gpt_ch04.py(无 KV cache 版本):https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch04/03_kv-cache/gpt_ch04.py 3. gpt_with_kv_cache.py(带 KV cache 版本):https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch04/03_kv-cache/gpt_with_kv_cache.py 1. 环境 - Python 3.x - PyTorch - 安装前先列出要装的软件和命令,等我同意;已装好的直接复用。 2. 材料 - 官方课程页面:只记录链接 https://magazine.sebastianraschka.com/p/coding-the-kv-cache-in-llms 3. 目录(最外层放在我确认的位置) understanding-coding-kv-cache-llms/ ├── README.md # 课程入口、课节清单、每次怎么开始 ├── progress.md # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记 ├── questions.md # 待解决的问题 ├── check-env.ps1 # 环境自检,按 README 操作 ├── data/ # 练习用到的样例数据 └── lessons/ # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/ ├── 01-01-understanding-and-coding-the-kv/ ├── 02-02-gpt-ch04-py-kv-cache/ └── 03-03-gpt-with-kv-cache-py/ - 每课文件夹里建 notes.md(顶部写本课官方链接)和 exercises/;课节文件夹名称与上面一致。 - 已有课程目录先检查并复用;不覆盖笔记、作业或 progress.md,不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布,不能代写讲义或虚构练习。 4. 自检 - 创建 check-env.ps1,逐项检查并记录“通过/未通过”: - 在课程根目录运行;每项检查独立执行,进入子目录不能影响下一项。将下面检查转换为 PowerShell 命令,不使用 Bash 语法。 - python -c "import torch; print(torch.__version__)" → 输出 PyTorch 版本号,无导入错误 - python gpt_with_kv_cache.py → 脚本完成运行并输出生成的文本 - 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目,按相应方式操作,不直接粘贴进 shell;脚本只包含当前系统可执行的命令。 - 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项;需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”,不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。 - 运行一次,把结果给我看;未通过的项目说明原因和修复办法。 5. 学习计划 - README.md:课程入口、课节清单(带链接)、每次学习怎么开始(使用“每课提示词”)。 - progress.md:每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。 6. 最后分三部分汇报:已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。 边界: - 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。 - 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。 - 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。 如果你不能直接操作我的文件系统,请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。搭好后的课程目录
understanding-coding-kv-cache-llms/ ├── README.md # 课程入口、课节清单、每次怎么开始 ├── progress.md # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记 ├── questions.md # 待解决的问题 ├── check-env.ps1 # 环境自检,按 README 操作 ├── data/ # 练习用到的样例数据 └── lessons/ # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/ ├── 01-01-understanding-and-coding-the-kv/ ├── 02-02-gpt-ch04-py-kv-cache/ └── 03-03-gpt-with-kv-cache-py/
常见问题
免费吗?
免费:节选可直接读到文章的主要讲解正文与代码片段,未显示本篇内容被付费墙或登录拦截;文末的 paid subscription 属站点订阅入口。实践无额外费用:网页未提及练习需要付费云服务、API 或 GPU。
需要什么基础?
需要了解 Transformer 自注意力机制(K/Q/V)与基本 PyTorch 张量操作。软件、账号与硬件:本地 Python 与 PyTorch 环境(运行仓库脚本);无需 GPU 或付费服务(网页未提及要求)。
有中文吗?
本站记录的语言是en;是否有中文字幕或译本本站未核实,请以原站为准。
怎么开始?
从原始资源入口开始:https://magazine.sebastianraschka.com/p/coding-the-kv-cache-in-llms。本页“学前准备”列出环境与工具,“学习指南”给出开课提示词,可以在自己的电脑上按步骤开始。开课提示词尚未完整验证。学习材料需要自备:GitHub 用于获取配套脚本(浏览器直接下载即可)。
来源与使用须知
- 收录时间
- 本站首次收录 2026-10-24原站首次发布 2025-06-17
- 指南参考
- 课程主页
版权与转载
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