vllm triton相关的配置有哪些？
vLLM与Triton集成时，主要的配置包括模型参数（如模型路径、最大序列长度、并行度等）和Triton后端相关设置。官方推荐参考Triton官方vLLM部署教程，其中详细说明了如何配置model_repository/vllm/vllm_engine_args.json（如model、max_model_len、tensor_parallel_size、gpu_memory_utilization等参数）以及config.pbtxt（如输入输出格式、并发策略等）文件。
此外，vLLM的Triton后端支持连续批处理（continuous batching），但需注意部分配置如gRPC流式推理（ModelStreamInfer）才能充分发挥性能。更多细节可参考vLLM官方文档和Triton集成示例PR。需要具体配置示例或参数说明吗？
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attention backed相关的triton配置有哪些了？
vLLM的Triton Attention backend 相关配置主要包括：支持的head size（32, 64, 96, 128, 160, 192, 224, 256）、KV cache形状（需block_size为16的倍数）、是否支持cascade attention（不支持），以及实现类和元数据类的指定。你可以通过TritonAttentionBackend.get_supported_head_sizes()、get_kv_cache_shape()等方法获取详细参数要求，具体接口和参数说明详见vLLM TritonAttentionBackend文档。
此外，TritonAttentionImpl的初始化参数包括num_heads、head_size、scale、num_kv_heads、alibi_slopes、sliding_window、kv_cache_dtype等，forward方法需传入query、key、value、kv_cache、attn_metadata等张量。详细API和参数说明可参考API文档。需要具体代码示例或参数配置模板吗？
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