Đang tải bảng tin…
ITNEXT0 Hot0 bình luận27 phút đọc
How to Deploy a Production-Grade vLLM Stack on T Cloud Public CCE
A comprehensive guide to deploying the vLLM Production Stack on T Cloud Public CCE (Kubernetes). Covers four deployment patterns: single-GPU standalone serving, single-node tensor parallelism on NVIDIA T4 and V100 GPUs, multi-node distributed serving with Ray/KubeRay, and disaggregated prefill/decode serving using LMCache and NIXL for high-throughput workloads. Each scenario includes full Helm chart configurations, GPU memory considerations, quantization strategies (AWQ, GPTQ INT4), and validation steps. Models covered include GPT-OSS 20B, Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ, Llama-3.1-70B-Instruct, and Qwen2.5-14B-Instruct-AWQ.
Nguồn: https://itnext.io/how-to-deploy-a-production-grade-vllm-stack-on-t-cloud-public-cce-b79894043f87. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đề xuất cho bạn
DigitalOcean1 Hot7 phútAI
Built for Mass Scale: Hard-Won Lessons from Teams Running High Volume Inference Workloads in Production
Các nhà lãnh đạo từ Workato, Hippocratic AI và ISMG chia sẻ kinh nghiệm vận hành khối lượng lớn suy luận AI trong sản xuất, nhấn mạnh: hiệu suất suy giảm nhanh khi AI dùng trên 50 công cụ; độ trễ P99 gây nguy hiểm cho bệnh nhân trong ứng dụng giọng nói lâm sàng; AI không nên có quyền admin mà hoạt động như ủy quyền theo thời gian cho từng hành động; trì hoãn cấu trúc dữ liệu và quy trình trước khi áp dụng AI khiến doanh nghiệp tụt hậu 2 năm về mô hình vận hành. Nhóm thống nhất rằng mở rộng suy luận AI là vấn đề cơ sở hạ tầng và quản trị, không phải mô hình.
Những kinh nghiệm thực tế từ các đội phát triển AI ở quy mô lớn sẽ giúp bạn tránh những sai lầm gây tốn kém về thời gian và chi phí khi thiết kế hệ thống inference, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và an toàn ngay từ giai đoạn xây dựng.
