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从粗放推理把大模型当普通函数串行同步一个个调 GPU 利用率常年趴在十几个百分点海量并行算力白白空转大量请求却在外面排队几十秒超时昂贵算力闲置与请求超时荒谬并存 + 按最大长度悲观预留 KV cache 一个短请求也按几千 token 占满显存且预留切碎了显存导致显存明明够用却凑不出一块连续大块而 OOM + FP16 全精度原封不动把整个模型塞进显存几十上百亿参数吃掉几十上百 G 一张主流卡根本放不下勉强放下也没显存做并发 + 对涌进来的请求来者不拒全往 GPU 上死命挤洪峰一来 KV cache 瞬间挤爆显存 OOM 进程连环崩溃连容量内请求也玉石俱焚还陷入崩溃重启再崩溃死亡循环 + 必须死等整个答案几百 token 全部生成完毕才一次性整坨返回用户对着无尽旋转的加载圈干等十几几十秒不知是在干活还是卡死耐心撑不过几秒愤然离开 + 既无超时约束又无优先级区分一个用户构造的异常 prompt 让模型停不下来狂吐几千 token 单个请求死霸 GPU 槽位把后面所有正常请求全堵到超时实时对话请求和后台离线批处理请求平等排队 + 单模型单实例硬编码写死要换模型就得改代码重部署单实例挂了服务整个不可用毫无冗余固定实例数白天高峰被打爆深夜低谷昂贵 GPU 大量空转烧钱 + 推理是黑盒 GPU 利用率显存吞吐 TTFT 队列长度全然不知出了推理变慢偶尔超时只能两眼一抹黑靠猜靠重启撞运气一长串环节根本不知卡在哪一环 → 2026 现代大模型推理服务工程体系 连续批处理在途请求动态组批喂满 GPU 把利用率拉满 + PagedAttention 按页管理 KV cache 用多少分多少消灭碎片化 + INT8/INT4 量化压缩单卡放下更大模型还腾出显存做并发 + 队列加并发上限加令牌桶限流把负载控制在 GPU 稳定承载内 + SSE 流式输出每生成一个 token 即时推送亚秒级见首字 + 请求级超时超预算即中止释放加优先级调度高优先级优先可抢占 + 多模型多副本加智能路由加按负载自动弹性伸缩峰扩谷缩 + TTFT/TPOT/吞吐/GPU 利用率指标大盘加全链路 TraceID 追踪 87 天战役复盘:47 套工程修法 + 7 个 P0 复盘 + 6 条工程哲学
7 人的大模型推理平台团队 87 天把一套支撑几十个大模型在线服务、三年里模型从几亿参数长到几十上百亿参数调用量从每天几千涨到每秒上千、却一直停留在把大模型当普通函数串行同步一个个调的原始推理体系——推理执行还是来一个请求就在 GPU 上把它从头到尾算完再处理下一个海量并行算力被串行任务喂不饱常年趴在十几个百分点白白空转而大量请求却在外面排着几十秒的长队超时昂贵算力闲置与请求超时荒谬地并存、显存与…- 22
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从 关键词匹配 + if-else 规则引擎 + 单机 sklearn 浅层模型 + 模型 pickle 一存了事 + 无版本管理 + 上线从不监控漂移 + 效果靠人肉抽查 远古智能体系 → 2026 大语言模型 LLM + RAG 检索增强生成 + 向量数据库语义检索 + vLLM 高吞吐推理 + LoRA 高效微调 + 结构化输出 + LLMOps 评测与可观测 现代 AI 体系 87 天战役复盘:47 套工程修法 + 7 个 P0 复盘 + 6 条工程哲学
14 位 AI 与算法平台工程师 87 天把一套跑了六年的关键词匹配 + if-else 规则引擎 + 单机 sklearn 浅层模型 + 无评测无监控的远古智能问答推荐体系,用影子模式零业务风险重构到 2026 年现代 AI 体系:RAG 检索增强让 LLM 基于真实知识开卷作答、向量数据库语义检索告别关键词死板匹配、vLLM 高吞吐推理扛在线并发、LoRA 低成本微调对齐业务不破坏通用能力、结…- 2
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从 PyTorch 1.13 + Transformers 4.30 + Hugging Face Inference + OpenAI GPT-3.5 + 单 GPU 推理 + 手写 Prompt 字符串 单栈 → PyTorch 2.5 + JAX 0.4.35 + DeepSpeed 0.16 + FSDP 2 + Megatron-Core + vLLM 0.7 + SGLang 0.4.3 + TensorRT-LLM 0.16 + Llama 4 + DeepSeek V3 + Qwen 2.5 + Gemma 3 + Phi 4 + LangChain 0.4 + LangGraph 0.3 + LlamaIndex 0.12 + DSPy 2.5 + Outlines 0.1 + Instructor 1.7 + Ray 2.40 + Kubeflow 1.10 + MLflow 2.20 + W&B + Triton 24.10 + KServe 0.14 + BentoML 1.4 + Modal 0.66 + Ragas + DeepEval + LangSmith + Langfuse + Helicone + NeMo Guardrails + Llama Guard 3 + Presidio + pgvector 0.8 + Qdrant 1.13 + BGE 全栈 LLM + Agent + RAG + 安全护栏 + 推理 + 训练 + 评测现代化 87 天踩坑录
27 位 AI 工程师 + MLOps + 数据工程师 + 评测工程师 + 安全工程师 87 天把公司核心 AI 链路从 PyTorch 1.13 + Transformers 4.30 + 单 GPU 推理 + 手写 Prompt 字符串单栈,整体重构到 2026 年 vLLM 0.7 + SGLang + TensorRT-LLM + DeepSpeed ZeRO-3 + FSDP 2 + L…- 6
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从 TensorFlow 2.4 + LangChain 0.0.x + Pinecone + 单卡推理 → PyTorch 2.5 + vLLM + SGLang + LangGraph + LlamaIndex 0.12 + Ollama + pgvector + Ray Serve + KServe 全栈 AI 升级 87 天踩坑录:19 反模式 + 21 修法
31 位 AI / MLOps 工程师 87 天把公司"模型训练 + 推理服务 + RAG 知识库 + LangChain 应用 + 向量检索 + 评测体系"6 大 AI 底座从 2022 年 TensorFlow 2.4 + LangChain 0.0.x + Pinecone + 单卡推理 整体重构到 2026 年 PyTorch 2.5 + vLLM 0.6 + SGLa…- 2
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从 vLLM 0.5 → 0.8 + SGLang 0.4 + TensorRT-LLM 0.13 + LangGraph 0.3 + Milvus 2.5 全栈 AI 工程化 38 天踩坑录:13 反模式 + 14 修法
52 工程师 38 天把公司 AI 基础设施从散养小作坊升级到 vLLM 0.8 + SGLang 0.4 + TensorRT-LLM 0.13 + Triton 25.02 + Llama-3.3-70B + Qwen-2.5-72B + DeepSeek-V3 + Ray 2.40 + KubeRay 1.3 + LangGraph 0.3 + LangChain 0.3 + LlamaIn…- 12
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LLM 推理平台从 vLLM 0.6 → 0.7 + TensorRT-LLM 0.16 升级 11 天踩坑实录:6 个反模式与 8 套修法
某 AIGC 公司 64×H100 集群升级 vLLM 0.6.3 → 0.7.2 + TensorRT-LLM 0.16 + SGLang 0.4 + Triton 25.01,11 天踩 6 个反模式:custom kernel ABI 不兼容、PagedAttention block_size 默认值差、TRT-LLM engine build 12 小时、spec decoding 错配吞…- 7
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自研 LLM 推理平台 KV cache 显存雪崩 P99 飙 47 秒 + GPU OOM 18 次 9 天复盘:PagedAttention v2 + chunked prefill + FP8 量化 KV + PriorityScheduler + swap_space 64GB + 投机解码 + TokenQuotaLimiter 6 套修法 + 12 条 LLM 推理工程纪律
2026 年 4 月,我们一组生产环境的 LLM 推理服务(自研 Claude Sonnet 4.6 + Llama 3.3 70B 双模型 + vLLM 0.6 + Triton 25.03 + 64 张 H100,日均推理请求 4200 万、企业 RAG 文档问答场景、上下文- 0
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LLM 推理服务部署与 GPU 调度完全指南:从一次"vLLM 单卡 A100 跑 Qwen2-72B 5000 用户同时上线 KV Cache 爆显存全站 OOM"看懂为什么 pip install vllm 远远不够
2024 年我们给一家 AI 教育公司做 LLM 推理服务模型是 Qwen2-72B 加 Llama3-70B 业务高峰 5000 并发用户在线问答第一版直接 vLLM 单卡跑 A100-80G 性能测试老板说 AI 真快上线第一天就被现实暴打第一种最让我傻眼是 KV Cache 爆显存 4096 上下文加 32 batch 直接 OOM A100 80G 也不够第二种最难缠是 batch siz…- 5
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LLM 微调与部署完全指南:从一次"LLaMA-3-8B + LoRA 训完上线全是幻觉客户说这条文不存在"看懂为什么跑通 peft 脚本远远不够
2024 年我们给一家法律科技公司做合同审查 AI 产品定位是律师上传合同 AI 自动识别条款风险用通用 GPT-4 跑了一版客户说效果还行但每个合同 0.3 美元月烧 10 万美元而且法律术语经常理解偏差比如不可抗力被 GPT 解释成日常含义不是法律意义客户要求降本加提升准确率最优解是微调一个小模型用 LLaMA-3-8B 加 LoRA 我们意气风发就开始了第一周搞通 demo 拿 1000 条…- 2
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LLM 推理服务部署与显存管理完全指南:从一次"4090 单卡跑 7B 模型并发 4 个就 OOM"看懂为什么 transformers 远远不够
2024 年我所在的团队接到一个任务把一个 7B 的开源大模型私有化部署起来给公司内部团队做代码助手 SQL 翻译文档问答老板说一开始预计 100 个内部用户就够了估个两台 4090 的机器跑跑我先用最熟悉的 HuggingFace transformers 写了一个 FastAPI 服务在单卡上把模型跑起来测了一下单条请求 200 毫秒 token 输出速度 30 token/s 老板看完很满意…- 0
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