部署挑战

将 AI 模型从 Jupyter Notebook 搬到生产环境，需要解决：

  • 推理延迟与吞吐
  • 资源利用率
  • 模型版本管理
  • 监控与告警

推理框架选型

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# vLLM：高吞吐 LLM 推理
pip install vllm
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model meta-llama/Llama-3-8B \
    --tensor-parallel-size 2

容器化部署

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FROM nvidia/cuda:12.1-runtime-ubuntu22.04
RUN pip install vllm
COPY model/ /app/model/
CMD ["python", "-m", "vllm.entrypoints.openai.api_server", "--model", "/app/model"]

性能优化

  • KV Cache 量化：显存降低 50%
  • Continuous Batching：吞吐提升 3-5x
  • Speculative Decoding：延迟降低 2x

监控指标

关注 TTFT（Time to First Token）、TPS（Tokens per Second）、P99 延迟。