玩转大语言模型：基于 vLLM 框架的大模型推理优化实现参数 / 数据（P/D）分离
大模型在推理部署时，往往存在显存瓶颈： 模型参数（Parameters, P）动辄上百 GB，需要长期驻留显存。 输入/输出数据（Data, D）则随请求动态变化，但往往和参数耦合在同一设备上，导致显存占用不均衡，扩展性受限。 为了解决这一问题，可以借助 vLLM 框架实现参数 / 数据（P/D）分离，提升推理系统的灵活性和吞吐。 ...
大模型在推理部署时，往往存在显存瓶颈： 模型参数（Parameters, P）动辄上百 GB，需要长期驻留显存。 输入/输出数据（Data, D）则随请求动态变化，但往往和参数耦合在同一设备上，导致显存占用不均衡，扩展性受限。 为了解决这一问题，可以借助 vLLM 框架实现参数 / 数据（P/D）分离，提升推理系统的灵活性和吞吐。 ...