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延迟导入 SageMaker 集成，恢复 vLLM 启动日志级别

值得精读，约 10-15 分钟。关注三点：一是「延迟导入 + try/finally 恢复」这一处理第三方 import 副作用的标准范式，它在 `attach_router`/`_attach_router` 拆分中体现得最清楚；二是 `sagemaker_standards_bootstrap` 里 bootstrap 仍在 finally 之前执行，docstring 声称的「导入后立即恢复」并未落地，建议要么把恢复提到 import 之后、要么修正注释，这是本 PR 唯一未闭环的技术点；三是测试缺口——把 PR body 的手工脚本改写成 CI 可运行的单元测试（用 stub 模块替换 `model_hosting_container_standards`，断言 handler level 不变），成本极低但能防止回归。对维护自定义日志配置、或在 SageMaker/私有云上排障「日志消失」的工程师，这是必读改动。

为 Nemotron VL 启用语言模型侧 LoRA，绕开编码器内 token 的索引映射缺失

值得精读，重点看两处：一是为什么 VL 包装类必须把 `is_non_gated_moe` / `packed_modules_mapping` / `embedding_modules` / `lora_skip_prefixes` 从 `NemotronHForCausalLM` 抄一遍（LoRA 目标模块解析对元数据完整性的依赖）；二是 `_create_final_video_embeddings` 里 encoder 内部生成 token 与 per-token 适配器索引映射的不匹配，以及用 `base_layer` 兜底的取舍——这是多模态 + LoRA 场景中值得沉淀的通用模式。阅读时请把 linitra24 的提问和 danisereb 的回复对照看：功能虽然打开了，但 embedding LoRA 场景的正确性缺口是被“实际适配器不带 embedding 权重”这一经验事实掩盖的，如果要把它纳入线上能力，建议补一个检测到 embedding LoRA 时的告警或明确文档说明，并加一条多模态 + LoRA 的自动化回归用例。

删除 TPU 版 InputBatch 死代码与联合类型别名

值得快速精读一遍而不是逐行细看：核心收益在于识别“联合 TypeAlias 会让死代码看起来仍被使用”这一模式，以及 `lora_model_runner_mixin` 长期充当数据契约枢纽的分层倒置问题。建议关注三点：一是删除前如何用仓库内引用检查确认 `tpu_input_batch.py` 无使用者；二是 `mamba_utils.py`、`test_mamba_prefix_cache.py` 为何必须与源码注解同步改动；三是 `GPUInputBatch` / `TPUInputBatch` 这两个旧符号消失后，是否存在仓库外的依赖需要公告（例如在 release note 或迁移说明中提一句）。若后续做类似清理，建议在 PR body 中显式记录删除依据，避免“空 body 的纯删除 PR”只能靠维护者盲签。

统一多模态 LoRA token 计数钩子，20+ 模型迁移到新接口

值得精读，尤其是维护多模态模型接入和 LoRA 子系统的工程师。建议重点关注三处：`vllm/model_executor/models/interfaces.py` 的契约定义与弃用策略、`ultravox.py` 中“不再反解 chunk 数”的语义澄清（最容易被忽略的行为差异）、以及 `blip2.py` / `llava_next_video.py` 的整除与守卫改动。阅读时建议对照每个模型旧钩子的链式调用结果做一次等价性核对；同时把 Codex 的 P2 作为待办跟进——要么在已迁移模型上补 legacy 包装，要么明确公告旧 API 在本次发布中失效；并推动一个后续 PR 完成 legacy 钩子的最终移除与 `modality` / `mm_kwargs` 入参的实际落地验证。

修复 --lora-modules 路径含 '=' 时的参数解析崩溃

可以快速浏览，不必精读：改动只有 1 行，核心价值在于理解「split 需要 maxsplit」这一常见参数解析陷阱，以及旧格式与 JSON 格式共用一个启发式判定带来的边界问题。值得关注的设计点有两处：一是修复后 name 中含 `=` 会静默误解析而非报错，是否需要在 `LoRAModulePath` 校验层补强；二是建议后续在 `tests/entrypoints/openai/test_cli_args.py` 中补上 path 含 `=`、path 含 `,`、单键 JSON 含 `=` 三组用例，把解析契约固化下来。

为 DeepSeek-V4 视觉模型增加 LoRA 支持并修正连续性断言

值得精读，尤其是做多模态 LoRA / 后训练链路的同学。建议重点关注三点设计：(1) `get_mm_lora_token_counts` 为什么必须区分 tower 侧 patch token 与 LM 侧 mm embed 两套计数、以及 dummy run 下的倍率反推；(2) tower + connector LoRA 在混合 LoRA 批次下的映射语义是否真的成立（对应 P1 未解决项，建议补多图 + 多适配器的 e2e 用例再上线）；(3) “把 `.contiguous()` 兜底放进 LoRA 算子而不是模型调用点”这一分层取舍——它降低了调用方负担，但把契约变更扩散到了全部 LoRA 前向。若只是使用该模型，按文档打勾的 LoRA 列直接使用即可，但建议先单适配器验证。

修复 MoE LoRA 打包忽略 rsLoRA 缩放因子

值得精读。这是一个典型的“单一事实来源”修复：优先使用 PEFTHelper 已存储的 per-adapter 缩放因子，而非在打包路径中重新推导，避免语义漂移。测试设计（参数化两条路径 + 保留非 gated 特例）也值得借鉴，且删除了无回归信号的低价值参数化。

修复 LoRA 适配器激活时未应用权重却静默成功的问题，增加调试级日志提示。

这个 PR 值得精读，因为它展示了在复杂分布式系统中修复静默失败问题的良好实践。核心决策——在激活点添加观察而非在加载点添加严格验证——体现了对系统多执行上下文（如并行）的深刻理解。建议关注 `debug_once` 的使用及其与现有日志策略的一致性。这是一个设计良好、风险可控的 bugfix。