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基于 Kubernetes 与分布式 GPU 集群的 AI 推理平台架构设计
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基于 Kubernetes 与分布式 GPU 集群的 AI 推理平台架构设计
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修改于 2026-07-14 00:56:20
修改于 2026-07-14 00:56:20
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概述
随着大语言模型(LLM)、多模态模型以及 AI Agent 应用的快速发展,企业对于模型部署、推理服务、资源调度和基础设施管理提出了更高要求。传统单机部署方式在资源利用率、扩展能力以及运维管理方面逐渐暴露出瓶颈。
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网渡科技产品实践
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原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系
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高性能计算集群
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#大模型推理平台设计
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摘要
一、背景与挑战
二、总体架构设计
接入层
服务层
模型服务层
GPU资源层
存储层
三、GPU资源池化设计
设计目标
调度流程
技术方案
四、模型服务层设计
支持模型类型
大语言模型
多模态模型
Embedding模型
语音模型
推理框架选择
Ollama
vLLM
TensorRT-LLM
五、多租户隔离设计
Namespace隔离
ResourceQuota
六、API网关设计
七、监控与可观测性体系
基础资源监控
GPU监控
AI服务监控
八、存储系统设计
对象存储
数据库
缓存系统
九、技术栈选型
十、总结
领券
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