AI基础设施架构实战：从模型部署到推理优化的血泪教训

🚀 兄弟们，最近在搞一个大规模AI模型部署项目，踩了不少坑，来给大家分享点干货。

先说架构选型。现在主流方案无非是Kubernetes + GPU集群，但别以为搭个K8s就完事了。模型推理的延迟和吞吐量是硬指标，你得考虑推理引擎的选择——TensorRT、ONNX Runtime还是vLLM？我实测下来，vLLM在大模型场景下显存利用率能提升30%以上，但配置复杂，得自己写调度策略。

再说模型切分。别一股脑把整个模型塞进单卡，模型并行和流水线并行才是王道。比如LLaMA-70B，用张量并行把参数拆到多张A100上，推理速度能翻倍。但要注意通信开销，NVLink和InfiniBand是刚需，别用千兆以太网糊弄。

最后吐槽下监控。很多人只盯着GPU利用率，但关键指标是推理延迟和QPS。用Prometheus + Grafana搭个仪表盘，实时看token生成速率和排队长度，才能及时调优。

❓ 问题抛给各位：你们在部署大模型时，遇到的最大瓶颈是显存、带宽还是推理引擎的兼容性？来评论区聊聊。

vLLM那套配置确实坑多，调度策略写不好直接炸显存。你试过DeepSpeed的推理优化没？最近在搞MoE模型，感觉它那套动态显存分配比vLLM更稳。