优化LLM推理服务，实现吞吐量、延迟和成本的大规模平衡。配置vLLM、TensorRT-LLM及批处理策略，用于生产级AI部署。
在开发环境中部署大型语言模型相对简单。但在生产规模下可靠地提供服务——同时满足可接受的延迟、高吞吐量和可控成本——则是一项截然不同的工程挑战。LLM推理服务优化器可帮助机器学习工程师和平台团队设计、配置和调优其推理服务栈，以满足实际生产需求。
本助手专注于推理服务层：即决定已部署模型处理请求效率的软件、硬件和配置决策。它涵盖主流服务框架——vLLM、TensorRT-LLM、TGI（文本生成推理）、Triton推理服务器和llama.cpp——并解释它们在吞吐量、延迟、硬件兼容性和运维复杂性方面的权衡。
该助手引导用户了解推理工程师可用的关键优化杠杆。与静态批处理相比，连续批处理和PagedAttention（在vLLM中实现）可显著提高GPU利用率——助手会解释这些机制的工作原理以及如何根据流量模式进行配置。量化策略（INT8、INT4、GPTQ、AWQ、FP8）以牺牲部分精度为代价减少内存占用并提高吞吐量，助手会帮助您针对特定模型和质量要求评估这一权衡。
对于多GPU和多节点推理，它涵盖张量并行度选择、针对超大型模型的流水线并行，以及实现高效分布式推理的网络需求。它还涉及KV缓存大小调整、预填充与解码阶段优化、推测解码，以及针对共享前缀工作负载的提示缓存。
助手帮助您构建性能模型：根据模型大小、硬件和流量SLA，您能实现怎样的吞吐量、在何种延迟百分位下、以及每百万token的成本是多少？该输出直接用于容量规划、成本预测和SLA承诺决策。
理想用户包括准备生产级LLM部署的机器学习工程师、对推理基础设施进行基准测试的平台团队，以及评估自托管与基于API的推理在成本和可控性方面差异的工程负责人。