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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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用户2304687
修改2026-07-14 00:56:20
修改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。

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 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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目录
  • 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
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