兄弟们，最近搞了几个大模型上线项目，聊点AI基础设施的实在话。别被那些花里胡哨的PPT忽悠了，关键还是落地。
🔧 **模型部署的“卡脖子”问题**
GPU/推理卡现在还是硬通货。H100、A100炒上天，国产卡生态还在补课。但别只盯着算力，显存带宽才是大模型推理的命门。Batch size一上去，延迟立马爆炸。建议搞部署的兄弟多关注下TensorRT、vLLM等推理加速框架，能榨干硬件性能。
⚡️ **分布式训练/推理的坑**
分布式不只是MPI拉起那么简单。PP、TP、DP怎么选？通信开销怎么压？我见过太多团队，千卡集群跑出单卡效率。推荐用Megatron-LM或ColossalAI，但得自己调优。数据并行配ZeRO-3，目前性价比最高。
🌐 **模型服务化：从实验到生产**
API网关、负载均衡、弹性伸缩，一个不能少。别以为用FastAPI起个服务就完事。生产环境得考虑：模型热更新、版本管理、请求排队、错误重试。推荐Kubernetes+Triton Inference Server组合，稳。
最后，抛个问题：大家目前用啥方案解决多模型混合部署的显存复用？是MIG、vGPU，还是自定义调度？来聊聊踩过的坑。 |
喧嚣卡
千斤顶
