一份推理工程清单覆盖 vLLM、量化到压测
ZeYanjie · x · 2026-07-29
这条转发给出了一份 LLM 推理服务实战清单，重点不是模型本身，而是把服务做快、做稳、做便宜的工程手段。
要点包括：
- 学习 vLLM、SGLang 做高吞吐推理
- 配置 paged attention、KV cache 回收、speculative decoding
- 研究 INT4 / FP8 / AWQ / GPTQ 等量化取舍
- 按 成本 / 延迟 / 质量 自建模型路由
- 试验 Ollama、LM Studio、LiteLLM、ONNX、TensorRT、WebLLM 等本地/边缘部署方案
- 建立 continuous batching、队列管理、监控、压测和 Kubernetes 自动扩缩容
整体是在强调：推理优化是一整套系统工程，而不只是“换个更强模型”。
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