模型训练与推理部署

想把 vLLM 从单机示例放到 Kubernetes 上运行，难点通常不在启动命令，而在 GPU、模型文件、服务访问和运行状态验证。这篇文章按部署链路拆解可参考的配置思路。

想用 KubeRay 在 Kubernetes 上跑 Ray 集群，不能只看 RayCluster 是否创建成功。本文从 Head/Worker、GPU申请、训练任务提交和状态验证入手，梳理平台团队可落地的部署步骤。

纠结 KServe 和 vLLM 怎么选时，先别急着做二选一。一个更偏模型服务层，一个更偏推理执行层；读完本文可以用层级、职责和场景矩阵判断它们在平台中的位置。

推理服务明明开了 HPA，却还是排队、冷启动或 GPU 利用率异常？这篇内容把 CPU、队列、显存和模型加载放在同一条链路里看，给出 K8s模型推理扩缩容的判断框架和落地边界。

GPU推理副本数设置容易被 QPS、显存和冷启动同时影响。本篇用单副本显存、并发拐点、GPU调度边界和上线验证流程，帮助团队先定保守初始值，再通过压测和真实流量校准。

从数据集、GPU 资源到模型发布，大模型训练容易卡在版本、权限、评测和产物管理上。本篇按阶段拆解大模型训练流程，帮助你判断哪些步骤适合先平台化，哪些边界需要保留人工确认。

当GPU推理服务长期独占资源、低峰空闲明显时，成本优化不能只靠降配。本文复盘从资源画像、请求峰谷、显存复用、弹性伸缩到成本归因的治理过程，帮助团队找到可持续优化路径。

读完本文，你可以建立《LLM vs SLM：大语言模型与小模型怎么选？》的评估框架，并判断当前更该优先关注哪些能力、架构与取舍。

读完本文，你可以快速把握《边端推理崛起：LPU在具身智能与终端侧的应用前景》的关键问题与落地重点，并判断当前更值得优先推进哪些能力。

读完本文，你可以梳理《医疗大模型私有化部署：满足等保2.0与HIPAA合规的AI平台》的关键步骤与落地重点，并判断当前最该先补哪一层能力。

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读完本文，你可以建立模型推理平台的评估框架，并识别低延迟、弹性伸缩和服务治理中最该重点看的能力。

读完本文，你可以快速掌握 vLLM 在 Kubernetes 上的部署重点，并理解资源配置、服务接入和运行治理中的常见注意事项。

读完本文，你可以梳理大模型推理部署从架构设计、资源准备到上线治理的关键步骤，并判断平台化部署的重点在哪里。