模型训练与推理部署

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。

读完本文，你可以按企业落地视角理解 LLM 推理部署的实施顺序，并判断资源组织、服务治理和上线方式应如何配合。

AI训练平台怎么搭建，是企业从零散模型实验走向规模化模型研发时必须回答的问题。早期算法团队可以在单机、Notebook 或临时 GPU 环境里完成训练，但当模型数量、训练任务、数据版本和多人协作复杂度不断上升后，单点工具就很难支撑长期生产。本文讨论的是企业级训练平台的搭建路径，重点是先补哪些能力、怎样分阶段建设，而不是单一组件的安装教程。 本文适用范围 本文…

模型推理部署怎么做，是 AI 模型从训练完成走向真实业务使用时必须解决的问题。企业真正需要的不是把模型文件放到服务器上，而是把模型能力封装成稳定、可扩展、可监控、可回滚的服务，让业务系统、应用接口或智能体工作流能够持续调用。本文讨论的是企业级推理部署路径，重点是关键步骤、部署方式和治理重点，而不是单一框架的安装命令。 本文适用范围 本文更适合这些场景： 模型…

模型推理和模型训练有什么区别，是很多团队开始接触 AI 基础设施时必须先弄清楚的问题。读完本文，你可以快速判断三件事：模型训练和模型推理分别解决什么问题；为什么两者虽然都会用到 GPU，但资源模式、平台重点和指标目标完全不同；如果你的目标是企业级落地，为什么训练平台和推理平台通常不能按同一套思路建设。 写在前面 本文适用范围： 适合正在建设 AI 训练平台、…