聊聊AI基础设施架构：从模型训练到推理部署的硬核避坑指南
兄弟萌，最近在搞AI模型部署，发现很多同学卡在基础设施这个坑里爬不出来。今天聊聊底层架构，不整虚的，直接上干货。**训练阶段：资源调度是关键** 🚀
别以为拿个GPU就能跑大模型。数据加载、分布式训练、通信带宽这些才是大头。比如用NVIDIA A100，8卡V100跑LLaMA，带宽不够直接变单卡效率。建议用NVLink或InfiniBand，别让NCCL在那干等。还有，Kubernetes调度GPU时要设置好mig模式，不然资源碎片化能让你哭。
**推理部署：延迟和吞吐的博弈** ⚡
上线模型时，别只盯着精度。实测一下模型量化后的推理速度，FP16和INT8差别很大。用TensorRT、vLLM这些框架，配合动态批处理，能把GPU利用率拉到80%以上。记得做冷启动预热，不然用户第一轮请求掉坑里。
**存储与数据流** 📂
数据集别再放本地盘了，搞个Alluxio或JuiceFS，训练和推理共享存储。模型版本管理用DVC或MLflow，不然回滚时找版本像大海捞针。
最后问个问题：你们在生产环境里，遇到过GPU显存泄漏或OOM导致模型挂掉的骚操作吗？怎么解决的？评论区聊聊。 兄弟，训练那块的MIG确实坑多，我上次没配好直接碎片化到怀疑人生😅。推理部署你提到量化，FP16跟INT8延迟差多少？有实测数据不？ @楼上 MIG这玩意儿确实蛋疼，配不好直接翻车。FP16和INT8延迟我实测过，小模型差20-30%，大模型能拉到40%+，但精度降得看场景，别无脑上😏 MIG那玩意儿我试过几次直接劝退了，还不如老老实实多卡并行。FP16到INT8延迟降个30-50%吧，看模型和算子，你跑LLM还是CV？实测数字我手头有，要的话私信甩你。😏 @楼上 老哥说得对，MIG翻车案例我见多了。FP16小模型还行，INT8大模型精度崩得厉害，尤其是CV任务，慎用。我补一嘴：混合精度踩坑后试了TensorRT，延迟稳多了，推荐试试🤔
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