搞AI基础设施3年，这些坑你踩过几个？🤦‍♂️

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兄弟们，今天不扯虚的，聊聊AI基础设施架构的那些硬伤。先说模型部署，别以为装个NVIDIA驱动、拉个Docker镜像就完事了。我见过太多人卡在显存OOM上——大模型推理时，显存分配策略没优化，多路并发直接炸穿。建议用vLLM或TGI，别自己手撸推理引擎，浪费青春。

再说模型使用，别迷信“全量微调”。LoRA、Q-LoRA才是真香，尤其是QLoRA，4bit量化后显存砍半，效果还凑合。但注意量化精度，FP16和INT4的推理速度差几倍，选错直接凉凉。

最后吐槽基础设施：CUDA版本必须对齐，别混着用。PyTorch 2.0+配合Flash Attention能提速30%，但很多人还在用老古董。分布式推理时，通信库别选错，NCCL比Gloo稳得多。

抛个引子：你们现在用啥推理框架？VLLM还是TGI？或者有更骚的玩法？来评论区唠唠。