高并发大模型推理与部署平台
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案例介绍
针对开源大模型在业务落地中推理成本高、并发性能差的问题，我负责了模型服务化与后端API的开发。基于 Python + vLLM + TensorRT-LLM 搭建推理引擎，结合 FastAPI 提供高并发异步接口，利用 Kafka 进行请求削峰填谷。设计并实现了动态批处理（Continuous Batching）与显存优化策略，解决了单卡多模型部署时的内存溢出（OOM）问题。最终实现单张A100显卡支持百路并发，整体推理吞吐量提升了3倍，单次调用成本降低了35%。同时基于 Docker + K8s 完成了容器化与自动扩缩容部署。（附图包含：推理平台架构图、GPU显存/利用率监控大盘、K8s部署日志）
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针对开源大模型在业务落地中推理成本高、并发性能差的问题，我负责了模型服务化与后端API的开发。基于 Python + vLLM + TensorRT-LLM 搭建推理引擎，结合 FastAPI 提供高并发异步接口，利用 Kafka 进行请求削峰填谷。设计并实现了动态批处理（Continuous Batching）与显存优化策略，解决了单卡多模型部署时的内存溢出（OOM）问题。最终实现单张A100显卡支持百路并发，整体推理吞吐量提升了3倍，单次调用成本降低了35%。同时基于 Docker + K8s 完成了容器化与自动扩缩容部署。（附图包含：推理平台架构图、GPU显存/利用率监控大盘、K8s部署日志）
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