使用LLM智能路由提升推理效率
在大语言模型（LLM）应用中，用户请求与模型响应的长度差异、模型在Prompt和Generate阶段生成的Token数量的随机性，以及GPU资源占用的不确定性，使得传统负载均衡策略难以实时感知后端负载压力，导致实例负载不均，影响系统吞吐量和响应效率。EAS推出LLM智能路由组件，基于LLM特有的Metrics动态分发请求，均衡各推理实例的算力与显存分配，提升集群资源利用率与系统稳定性。
使用DeepGPU-LLM镜像构建模型的推理环境
在GPU实例上配置DeepGPU-LLM容器镜像后，可以帮助您快速构建大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义千问Qwen模型）的推理环境，主要应用在智能对话系统、文本分析、编程辅助等自然语言处理业务场景，您无需深入了解底层的硬件优化细节，镜像拉取完成后，无需额外配置即可开箱即用。本文为您介绍如何在GPU实例上使用DeepGPU-LLM容器镜像构建大语言模...
使用TensorRT-LLM构建模型的推理环境
在GPU的实例上安装推理引擎TensorRT-LLM，可以帮助您快速且方便地构建大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义千问Qwen模型）的推理环境，主要应用在智能对话系统、文本分析等自然语言处理业务场景。本文为您介绍如何在GPU实例上安装和使用TensorRT-LLM来快速构建大语言模型的高性能推理优化功能。
为LLM推理服务配置推理网关智能路由
传统的HTTP请求，经典负载均衡算法可以将请求均匀地发送给不同的工作负载。然而，对于LLM推理服务来说，每个请求给后端带来的负载是难以预测的。推理网关（Gateway with Inference Extension）是基于Kubernetes社区Gateway API及其Inference Extension规范实现的增强型组件，它能够通过智能路由优化在多个推理服务工作负载之间的负载均衡性能，根...
在ACK Edge集群中部署混合云LLM弹性推理
为解决混合云场景下部署LLM推理业务时，流量的不均衡带来的数据中心GPU资源分配问题，ACK Edge集群提供了一套混合云LLM弹性推理解决方案，帮您统一管理云上和云下的GPU资源，低峰期优先使用云下数据中心资源，高峰期资源不足时快速启用云上资源。该方案帮您显著降低LLM推理服务运营成本，动态调整并灵活利用资源，保障服务稳定性，避免资源闲置。
企业级LLM推理部署新范式：基于ACK的DeepSeek蒸馏模型生产环境落地指南
DeepSeek凭借其出色的推理表现在春节期间火爆全网，本文重点介绍如何在阿里云容器服务ACK中使用KServe部署生产可用的DeepSeek模型推理服务。 背景介绍 1. DeepSeek R1模型 DeepSeek-R1[1]模型是DeepSeek推出的第一代推理模型，旨在通过大规模强化学习提升大语言模型的推理能力。实验结果表明，Deep...
企业级LLM推理部署新范式：基于ACK的DeepSeek蒸馏模型生产环境落地指南
【阅读原文】戳：企业级LLM推理部署新范式：基于ACK的DeepSeek蒸馏模型生产环境落地指南 DeepSeek凭借其出色的推理表现在春节期间火爆全网，本文重点介绍如何在阿里云容器服务ACK中使用KServe部署生产可用的DeepSeek模型推理服务。 背景介绍 ...
从本地部署到企业级服务：十种主流LLM推理框架的技术介绍与对比
大语言模型（Large Language Models, LLMs）的部署是一项具有技术挑战性的工作。随着模型架构日益复杂，以及硬件需求不断提升，部署过程变得愈发复杂。业界已经发展出多种解决方案，使LLM的部署和扩展变得更加便捷。从适用于个人开发的轻量级本地部署工具，到面向企业级高性能生产环境的推理引擎，各类解决方案能够满足不同场景的需求。 本文将深入探讨十种主流LLM服务引擎和工具，系统分析它....
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