Infrastructure and operations

LLM 无法孤立运行，背后需要强大的 infrastructure 支撑，涵盖高性能 GPU、deployment automation 和全面的 observability。强大的模型和可靠的 inference optimization 决定应用的性能，而 infrastructure platform 和 inference operation practice 则决定系统能够扩展到多大规模，以及能否可靠地持续发展。

什么是 LLM inference infrastructure？

使用专门构建的 inference infrastructure 部署、扩展和管理 LLM。

什么是 distributed inference？

Distributed inference 是跨多个 GPU、worker、node 或 region 运行 model inference 的实践，目的是实现可扩展、可靠且具成本效益的 serving。本文介绍 distributed inference 的含义、团队在生产环境中采用它的原因、它所面临的主要挑战，以及现代 runtime 和 platform 如何支持大规模 distributed LLM inference。

LLM observability

LLM observability 利用 metrics、logs 和 events 提供对 LLM inference 的 end-to-end visibility，确保模型性能可靠、高效且具备可扩展性。

Fast scaling

Fast scaling 使 AI 系统能够处理动态 LLM inference workload，同时尽可能降低 latency 和成本。

构建与维护成本

内部构建 LLM infrastructure 成本高、复杂度高，还会拖慢 AI 产品的开发与创新。

Multi-model inference pipeline

Multi-model inference pipeline 将多个模型串联到一条应用路径中，可以提高专业化程度和控制能力，但也会增加 latency 和运维复杂度。

Multi-cloud 与 cross-region inference

Multi-cloud 与 cross-region inference 是跨多个 cloud provider 或 region 运行 LLM workload 的实践，旨在改善 latency、availability 和成本效率。

InferenceOps 与管理

通过 InferenceOps workflow 和 infrastructure 最佳实践，可靠地扩展 LLM inference。