大模型推理服务优化：动态批处理与连续批处理技术
引言：大模型服务化的挑战1.1 推理服务的性能瓶颈大语言模型服务化面临多重挑战： 请求不均匀性：不同用户的输入长度差异巨大（从几十到数千tokens） 资源利用率低：GPU计算单元经常空闲等待内存访问 响应延迟敏感：用户期望实时交互，对首token延迟要求极高 并发能力有限...
云上AI推理平台全掌握 (5)：大模型异步推理服务
在大模型推理的实际应用中，“高计算量、长时延”的推理场景（如 AIGC、视频理解、长文档摘要等）往往需要数十秒甚至分钟级的计算时间。传统同步推理模式导致客户端长时间阻塞，不仅造成连接资源浪费，更可能因网络抖动造成请求失败。行业数据表明，当推理耗时超过15秒时，同步请求的超时率会陡增至62%，严重制约了 AI 服务在高延迟场景下的可用性。 对于上述提到的推理耗时比较长或者推理时间...
ACK Gateway with Inference Extension：优化多机分布式大模型推理服务实践
【阅读原文】戳：ACK Gateway with Inference Extension：优化多机分布式大模型推理服务实践 ACK Gateway with Inference Extension组件专为LLM推理场景设计，支持四层/七层流量路由，并提供基于模型服务器负载智能感知的负载均衡能力。此外，通过InferencePool和InferenceModel自定义资...
大模型推理服务全景图
阿里妹导读 推理性能的提升涉及底层硬件、模型层，以及其他各个软件中间件层的相互协同，因此了解大模型技术架构的全局视角，有助于我们对推理性能的优化方案进行评估和选型。 随着 DeepSeek R1 和 Qwen2.5-Max 的发布，国内大模型推理需求激增，性能提升的主战场将从训练转移到推理。 由于无论是训练还是推理，如何提升性能都是业内讨论最多的话题之一。为什么...
大模型推理服务全景图
随着 DeepSeek R1 和 Qwen2.5-Max 的发布，国内大模型推理需求激增，性能提升的主战场将从训练转移到推理。 由于无论是训练还是推理，如何提升性能都是业内讨论最多的话题之一。为什么是性能呢？做过在线业务工程化的人都知道，性能的提升，直接带来的效果有两个： 计算资源成本的下降，更便宜 客户端体验的提升，内容生成更快 ...
在Knative服务中基于Fluid加速大模型推理服务Pod启动
Fluid是一个开源的、Kubernetes原生的分布式数据集编排和加速引擎，主要应用于云原生场景下的数据密集型应用，例如大数据应用、AI应用等。本文介绍如何在Knative中基于Fluid加速模型推理服务Pod的启动，以提升应用响应效率。
大模型推理服务全景图
作者：望宸 随着 DeepSeek R1 和 Qwen2.5-Max 的发布，国内大模型推理需求激增，性能提升的主战场将从训练转移到推理。 由于无论是训练还是推理，如何提升性能都是业内讨论最多的话题之一。为什么是性能呢？做过在线业务工程化的人都知道，性能的提升，直接带来的效果有两个： 计算资源成本的下降，更便宜 客户端体...
AI智能体研发之路-工程篇（五）：大模型推理服务框架LocalAI一键部署
一、引言 今天开始写大语言模型推理服务框架的第三篇——LocalAI，前两篇见 大语言模型推理服务框架—Ollama 大语言模型推理服务框架—Xinference 这个框架相比于前两篇，如果服务器没办法科学上网，学习和使用难度都要上一个台阶，花了几个小时踩了几个坑，将排坑后的内容分享给大家，如果大家觉得有用的话，希望获得您的关注、收藏、点赞及评论。 二、排...
AI智能体研发之路-工程篇（四）：大模型推理服务框架Xinference一键部署
一.引言 上一篇大语言模型推理服务框架—Ollama介绍了Ollama，Ollama以出色的设计一行命令完成推理框架部署，一行命令完成大模型部署，模型的下载不依赖梯子，速度非常快，大幅提升模型部署效率，同时，当有多卡GPU时，Ollama可以自动将模型分片到各个GPU上，博主使用V100显卡（单卡32G显存）部署llama3 70B（预计需要40G显存），自动完成了显存分配。 今...
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通义大模型
阿里云自主研发的通义大模型，凭借万亿级超大规模数据训练和领先的算法框架，实现全模态高效精准的模型服务调用。https://www.aliyun.com/product/tongyi
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