LLM 推理容量规划生产实战:用 Token 吞吐压测与队列水位估算 GPU 余量
本文讲解如何把大模型在线推理从事后扩容改成可压测、可估算、可预警的容量工程,覆盖Token吞吐、队列水位、P99 TTFT、GPU余量和上线检查清单,帮助团队提前识别瓶颈并做出定量的扩容决策。
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本文讲解如何把大模型在线推理从事后扩容改成可压测、可估算、可预警的容量工程,覆盖Token吞吐、队列水位、P99 TTFT、GPU余量和上线检查清单,帮助团队提前识别瓶颈并做出定量的扩容决策。
本文讲解如何把长任务型大模型 Agent 从一次性脚本改造成可恢复工作流,覆盖检查点、状态机、人审中断、重试超时、幂等副作用和上线检查清单,适合需要稳定运行的生产场景。
本文讲解多租户大模型服务中 LoRA 适配器缓存的生产治理,覆盖动态加载、冷热分层、驱逐策略、租户配额、版本发布与上线检查,帮助团队降低首次延迟和显存抖动风险。
本文深入讲解大模型RAG系统中混合检索路由的生产实践,覆盖查询分类、BM25与向量检索融合、RRF排序算法、权重调节策略、回退治理与上线检查清单,帮助团队减少漏召回与检索策略失控。
本文讲解长视频问答进入生产前的工程治理方法,覆盖帧采样、镜头切分、字幕融合、时间戳索引、片段回放、证据校验与上线检查,帮助团队降低漏看关键帧和时间顺序错误。
本文讲解如何治理 RAG 检索索引更新,覆盖蓝绿索引、双写、增量回灌、别名切换、质量抽检和回滚策略,帮助团队在文档、Embedding 模型或切块规则变化时降低检索质量回退风险。
深入讲解推理模型的 thinking 成本治理方法论:从任务分级、推理开关、effort 策略到 Token 上限、超时回退与上线检查,帮助团队在复杂任务上保留推理质量,同时避免隐藏推理 Token 拉高延迟与账单。
本文讲解如何把多模态大模型用于 PDF 与扫描件解析,覆盖版面切块、表格抽取、置信度审计、人工复核和上线检查,帮助团队降低幻觉、漏抽与错位解析风险,适合合同、财报、工单等复杂文档场景。
本文系统讲解大模型内容安全在生产环境中的分级审核、阈值灰度、人工复核和误拦截治理,帮助团队在降低风险的同时保留正常用户体验。
本文系统讲解大模型流式输出中的背压、取消与超时治理,覆盖 SSE 事件流、客户端慢读、服务端队列、连接中断、资源回收、降级策略和上线检查,帮助团队稳定长输出体验。