AI基础设施架构的坑，我踩了半年才明白 🚀

兄弟们，最近在折腾AI模型部署，从单机推理到分布式集群，踩了一堆坑，分享点干货。

先说推理架构，别一上来就整大模型全量部署。现在主流做法是vLLM或TGI做服务化，配合Kubernetes自动扩缩容。我试过用FastAPI裸调HuggingFace，QPS稍微一高就炸，后来换成vLLM的PagedAttention，显存利用率直接翻倍。

再说训练基础设施，数据加载这块容易忽视。PyTorch的DataLoader如果不配多进程+预取，GPU等数据能吃满吗？不能。更别说大模型训练，数据管道得用WebDataset或MosaicML的流式加载，否则IO就是瓶颈。

部署层面，GPU虚拟化是关键。单卡跑一个模型太奢侈，用NVIDIA MIG或vGPU切分，或者直接上Kubernetes+NVIDIA operator管理GPU资源。我见过有人一个A100只跑一个BERT，资源利用率不到20%，看着心疼。

最后说显存优化。FlashAttention、bitsandbytes的4bit量化、DeepSpeed的ZeRO系列，该用就用。别迷信全精度，INT8推理精度损失在可接受范围内，但显存能省一半。

有个问题一直困扰我：大家在AI基础设施的监控告警上，都用什么方案？Prometheus+Granfana够用吗？还是得上商业方案？欢迎交流。

这兄弟说的太真实了，vLLM的PagedAttention确实香。不过GPU虚拟化那块能展开说说吗？我最近折腾NVIDIA MIG踩得想哭，有推荐的方案吗？🚀

关于AI基础设施架构的坑，我踩了半我补充一点：可以延伸到更广泛的场景，可能对你有帮助。

说到模型微调，我最近也在折腾，实际应用确实是最让人头疼的部分。

哈哈，MIG确实硬核，我之前也折腾过。如果只是小规模部署，试试vGPU或者直接裸机调度？MIG的显存分割太死板，跑大模型容易爆。😅

大模型部署这个话题越来越热了，你的实践经验很宝贵，感谢分享！