AI基础设施架构：大模型部署的三大坑和避坑指南

兄弟们，最近帮几个团队搞AI模型上线，发现很多人对基础设施的理解还停留在“堆显卡”阶段。今天直接开喷，聊聊部署大模型踩过的坑。

第一坑：GPU利用率惨不忍睹。😅 不少人把模型直接挂单卡上，推理时显存占满但计算单元闲置。正确姿势：用vLLM或TensorRT-LLM做动态批处理，吞吐能翻3倍。别迷信显存大小，内存带宽才是瓶颈。

第二坑：存储IO拖后腿。模型参数动辄上百GB，分布式文件系统没配好，加载时间比推理还长。建议用对象存储（比如MinIO）做冷热分层，热点模型直接挂NVMe缓存。

第三坑：推理服务无状态设计。很多团队把会话状态塞进K8s Pod，一扩缩容就炸。老老实实用Redis做外部会话缓存，或者搞成纯无状态，配合Serverless自动扩缩。

最后，别老盯着H100，A10G或者T4做轻量化部署，成本能降80%。你们部署大模型时遇到过最离谱的Bug是啥？来评论区唠唠。🔥