模型推理

评估模型部署平台时，不能只看是否能启动一个推理服务。版本管理、流量路由、资源调度、灰度回滚和观测能力，决定了模型能否持续稳定地进入生产。

新模型上线前，需要先把风险控制在小范围流量中。围绕流量切分、指标对比和回滚预案建立灰度流程，可以避免模型效果和系统稳定性问题在全量发布后才暴露。

模型部署不是把文件复制到服务器，而是把模型、运行环境、接口、版本、资源和监控组织成稳定服务。理解这条链路，有助于判断模型为什么能离线跑通，却不能直接进入生产。

当推理服务同时面对低延迟、高吞吐和资源成本压力时，调度策略不能只看副本数。任务路由、批处理窗口、资源池分层和弹性策略共同决定了推理平台的稳定性。

这篇文章从模型版本、流量路由、灰度发布、回滚和观测指标入手，解释模型部署平台如何避免“模型上线就是替换文件”，帮助团队把模型发布纳入可控、可回退、可度量的工程流程。

这篇文章把 AI 推理平台放在在线服务视角下，解释延迟、吞吐、批处理、弹性伸缩和模型服务化之间的取舍，帮助团队判断推理慢到底是模型问题、资源问题，还是平台调度和流量治理问题。

推理服务GPU调度和训练任务不同，更关注延迟、吞吐、显存复用、弹性副本和成本边界，需要把调度、网关、监控和模型部署流程结合起来。

GPU共享与切分不是越细越好，MIG、时间片和显存隔离各有边界，需要结合任务类型、性能稳定性、隔离要求和调度平台能力选择。

GPU调度策略不是单一算法，而是任务类型、队列优先级、配额、抢占、拓扑感知和空闲资源回收的组合，需要同时兼顾训练吞吐、推理稳定和多租户公平。

本文聚焦大模型显存不够的常见原因，从模型参数、KV Cache、并发、上下文长度和量化策略解释如何优化推理显存使用。

本文聚焦推理服务弹性伸缩，从GPU利用率、请求队列、显存、延迟和成本治理解释模型推理负载如何稳定扩缩容。

本文聚焦模型发布流程设计，从训练产物、模型仓库、评估准入、镜像构建、灰度发布和回滚解释如何把模型稳定上线为推理服务。

大模型推理平台选型要综合评估推理性能、显存利用率、并发吞吐、模型管理、弹性伸缩、成本和企业私有化部署能力。

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