模型部署

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 1 2 3 4 5 # 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 1 2 3 4 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。 ...