https://plumephp.com/tags/%E6%8E%A8%E7%90%86%E6%9E%B6%E6%9E%84/Recent content in 推理架构 on PlumePHPHugozh-CNThu, 10 Sep 2026 10:00:00 +0800https://plumephp.com/ai-llm-inference-architecture/Thu, 10 Sep 2026 10:00:00 +0800https://plumephp.com/ai-llm-inference-architecture/<p>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。本文将从单机部署出发，逐步推演到分布式集群方案，系统梳理 LLM 推理服务的关键设计考量。</p>