推理服务
了解AI推理服务部署的最佳实践，实现高性能、低延迟的推理服务。
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模型服务化
模型服务化将训练好的模型封装为API服务，支持生产环境部署。
- 服务框架：Triton、TorchServe、TF Serving
- API设计：RESTful、gRPC、WebSocket
- 部署模式：容器化、Kubernetes、Serverless
批处理优化
批处理通过合并多个请求提高GPU利用率，是提升吞吐量的关键。
- 静态批处理：固定批量大小
- 动态批处理：根据请求动态调整
- 连续批处理：LLM推理的先进技术
延迟优化
延迟优化关注端到端响应时间，提升用户体验。
- 首Token延迟：优化TTFT，提升首响应速度
- 生成速度：提升Token/s，改善交互体验
- 缓存策略：KV Cache、请求缓存