Inference on TKE¶
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概述¶
在 TKE 上部署高性能、可扩展的模型推理服务，涵盖推理框架选型、服务部署、性能优化等最佳实践。
学习目标¶
- 部署 TensorRT/vLLM/Triton 推理服务
- 配置模型服务的自动扩缩容
- 优化推理延迟和吞吐量
- 实现模型版本管理和 A/B 测试
- 监控推理服务性能
- 优化推理成本
章节内容¶
| 章节 | 内容 | 状态 |
|---|---|---|
| 推理框架 | TensorRT、vLLM、Triton 等框架对比 | 🚧 待建设 |
| 服务部署 | KServe/Seldon Core 部署指南 | 🚧 待建设 |
| LLM 推理 | 大语言模型推理优化 | 🚧 待建设 |
| 自动扩缩容 | 基于请求量的弹性伸缩 | 🚧 待建设 |
| 性能优化 | 推理延迟和吞吐量优化 | 🚧 待建设 |
| 模型管理 | 模型版本管理和 A/B 测试 | 🚧 待建设 |
相关链接¶
- Training on TKE - 模型训练
- OpenClaw on TKE - 百万级 AI 助手实例
- OPEA on TKE - 企业级 AI 应用平台
最后更新: 2026-03-05