AI基础设施架构进阶：从模型部署到推理优化的实战经验

最近在折腾AI基础设施，发现很多同学还在拿GPU当普通服务器用，这其实是个大坑。今天聊聊几个关键点：

🔥 模型部署：别上来就怼高并发
先搞清楚你的业务场景。是实时推理、批处理、还是边缘端部署？
- 实时推理：用vLLM或TGI，支持连续批处理和PagedAttention，显存利用率能翻倍
- 批处理：上Ray Serve，分布式调度比单机硬扛强太多
- 边缘端：ONNX Runtime + INT8量化，模型体积砍半，延迟降70%

🚀 推理优化：显存是命根子
- 模型并行：DeepSpeed ZeRO-3或FSDP，把大模型拆开塞进多卡
- 内存卸载：用CPU RAM当缓存，但注意带宽瓶颈（DDR5 vs HBM）
- KV Cache：动态管理，别让无关历史占着显存不放

💡 部署工具选型
别盲目追新。Kubernetes + GPU Operator是标配，但小团队直接上Docker Compose更省事。监控用Prometheus + Grafana，记着收集GPU利用率、显存碎片率、推理延迟的P99。

最后抛个问题：你们在实际部署中，遇到过最坑的显存泄漏或模型加载慢的问题？怎么解的？来评论区交流。