基础设施与运维

LLM 并非在真空中运行。它们背后需要稳健的基础设施,从高性能 GPU 到部署自动化再到全面的可观测性。强大的模型和扎实的推理优化决定了你的应用表现如何。但真正决定你能扩展多大规模、能以多高的可靠性增长的,是你的基础设施平台与推理运维(InferenceOps)实践。

• 什么是 LLM 推理基础设施? — 了解支撑 LLM 推理的硬件资源调配、模型部署、推理运行时、编排与运维组件。
• 什么是分布式推理? — 在多 GPU、多节点、多区域之间扩展推理,以获得可扩展性、可靠性与成本效益。
• LLM 可观测性 — 通过指标、日志与事件获得端到端可见性,确保可靠的模型性能。
• 快速扩缩容 — 应对突发流量、冷启动与弹性扩缩容的挑战。
• 构建与维护成本 — 自建基础设施在复杂性、灵活性与人才上的真实成本。
• 多模型推理流水线 — 在单条请求路径中串联多个模型,以提高专用性与控制力。
• 多云与跨区域推理 — 跨云与跨区域运行工作负载,以改善延迟、可用性与成本效率。
• InferenceOps 与运维管理 — 通过标准化的部署、更新与规模化运维流程,自信地扩展 LLM 推理。