LLM 推理服务架构设计:从单机到分布式集群
随着大型语言模型(LLM)从实验室走向生产环境,构建一个高吞吐、低延迟、可弹性伸缩的推理服务架构,已成为 AI 工程团队的核心命题。与传统的请求-响应式服务不同,LLM 推理具有内存占用高、计算密集、延迟不可预测等特点,这要求我们在架构设计时必须引入一套全新的技术范式。
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随着大型语言模型(LLM)从实验室走向生产环境,构建一个高吞吐、低延迟、可弹性伸缩的推理服务架构,已成为 AI 工程团队的核心命题。与传统的请求-响应式服务不同,LLM 推理具有内存占用高、计算密集、延迟不可预测等特点,这要求我们在架构设计时必须引入一套全新的技术范式。