推理服务路由 通过推理服务器多个维度的指标来评估推理服务器的内部状态，并根据内部状态对多个推理服务器工作负载进行负载均衡。主要包括以下指标：请求队列长度（vllm:num_requests_waiting）：代表模型服务器正在排队等待处理的请求数量...
推理服务路由 通过推理服务器多个维度的指标来评估推理服务器的内部状态，并根据内部状态对多个推理服务器工作负载进行负载均衡。主要包括以下指标：请求队列长度（vllm:num_requests_waiting）：代表模型服务器正在排队等待处理的请求数量...
KServe是一个基于Kubernetes的机器学习模型服务框架，支持以Kubernetes CRD的形式将单个或多个经过训练的模型（例如TFServing、TorchServe、Triton等推理服务器）部署到模型服务运行时，使得模型的部署、更新和扩展变得更加简单快捷。...
Gateway with Inference Extension 支持过推理服务器多个维度的指标来评估推理服务器的内部状态，并在推理服务器负载满载时对推理请求进行排队，防止过量请求发送到推理服务器，造成服务整体质量下降。前提条件 已创建带有GPU节点池的 ACK...
Gateway with Inference Extension 支持过推理服务器多个维度的指标来评估推理服务器的内部状态，并在推理服务器负载满载时对推理请求进行排队，防止过量请求发送到推理服务器，造成服务整体质量下降。前提条件 已创建带有GPU节点池的 ACK...
负载均衡策略 注解 类型 默认值 说明 inference.networking.x-k8s.io/routing-strategy string DEFAULT 指定推理扩展使用的负载均衡策略，有两种取值：DEFAULT：默认的基于推理服务器负载感知的负载均衡策略。PREFIX_CACHE：在默认负载均衡...
推理框架支持 注解 类型 默认值 说明 inference.networking.x-k8s.io/model-server-runtime string vllm 声明InferencePool后端的模型服务器推理框架，以启用推理扩展对特定推理框架的支持，有三种取值：vllm：适用于vLLM v0和vLLM v1。...
Gateway with Inference Extension 组件会跟踪路由到每个推理服务器的请求，并估算每个推理服务器缓存的前缀状况，以提升推理引擎的前缀缓存命中率。在模型服务器开启APC特性的情况下，估算模式的前缀缓存感知路由策略可以尽可能的提高前缀...
kubectl create-f inference_networking.yaml 前缀感知的负载均衡（Prefix Cache Aware Routing）前缀感知负载均衡策略（Prefix Cache Aware Routing）是一种将共享相同前缀内容的请求尽可能发送到同一个推理服务器Pod的策略。当模型服务器...
前缀感知的负载均衡策略 前缀感知的负载均衡策略是指将共享同一前缀内容的请求尽可能发送到同一个推理服务器Pod的负载均衡策略。在模型服务器开启APC特性的情况下，前缀感知的负载均衡策略可以尽可能的提高前缀缓存命中率，减少请求响应...
DeepGPU-LLM作为阿里云开发的一套推理引擎，旨在优化大语言模型在GPU云服务器上的推理过程，为您提供免费的高性能、低延迟推理服务。DeepGPU-LLM提供了一系列的API接口（例如模型加载、模型推理等功能），在GPU云服务器上成功安装DeepGPU-...
Deepytorch Inference是阿里云自研的AI推理加速器，针对Torch模型，可提供显著的推理加速能力。本文主要介绍安装并使用Deepytorch Inference的操作方法，以及推理效果展示。背景信息 Deepytorch Inference通过调用 deepytorch_inference....
KServe（原KFServing）是云原生环境的一个模型服务器和推理引擎，支持自动扩缩容、缩容至零、金丝雀部署等能力。本文介绍如何基于阿里云服务网格ASM和Arena部署Serverless模式的KServe模型推理服务。前提条件 已创建包含GPU的集群。已安装...
DeepGPU-LLM是阿里云研发的基于GPU云服务器的大语言模型（Large Language Model，LLM）的推理引擎，在处理大语言模型任务中，该推理引擎可以为您提供高性能的大模型推理服务。产品简介 DeepGPU-LLM作为阿里云开发的一套推理引擎，具有易用...
Deepytorch Inference是阿里云自研的AI推理加速器，专注于为Torch模型提供高性能的推理加速。通过对模型的计算图进行切割、执行层融合以及高性能OP的实现，大幅度提升PyTorch的推理性能。本文介绍Deepytorch Inference在推理加速方面的概念...
Deepytorch是阿里云自研的AI加速器，为生成式AI和大模型场景提供训练和推理加速功能。在训练方面，Deepytorch在保障精度的前提下实现端到端训练性能的显著提升，可降低训练成本，提升迭代速度。在推理方面，Deepytorch通过即时编译技术对...
本文为您介绍在GPU实例上部署DeepSeek-R1蒸馏模型推理服务。背景信息 估算模型所需配置 模型的参数量越大，其处理数据和生成内容的复杂性也随之增加，且运行所需的计算资源也会相应增多。每个模型在计算和存储需求上存在差异，以下列出了...
DeepNCCL是阿里云神龙异构产品开发的用于多GPU互联的AI通信加速库，能够无感地加速基于NCCL进行通信算子调用的分布式训练或多卡推理等任务。开发人员可以根据实际业务情况，在不同的GPU云服务器上安装DeepNCCL通信库，以加速分布式训练或...
在GPU的实例上部署vLLM镜像后，可以帮助您快速且方便地构建大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义千问Qwen模型）的推理环境，主要应用在智能对话系统、文本分类或分析等自然语言处理业务场景，您无需深入了解...
在GPU实例上配置DeepGPU-LLM容器镜像后，可以帮助您快速构建大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义千问Qwen模型）的推理环境，主要应用在智能对话系统、文本分析、编程辅助等自然语言处理业务场景，您无需深入...
通义千问QwQ-32B是阿里云开源的320亿参数推理模型，通过大规模强化学习在数学推理、编程及通用任务中实现性能突破，支持消费级显卡本地部署，兼顾高效推理与低资源消耗。本文将介绍如何利用vLLM作为通义千问QwQ-32B模型的推理框架，在一台...
随着大语言模型技术的普及，企业对推理过程中的数据安全问题日益关注。本文将介绍如何基于阿里云异构机密计算实例及Confidential AI方案（以下简称CAI），快速构建安全的大语言模型推理环境。背景说明 阿里云异构机密计算实例（gn8v-tee）...
本文将介绍如何利用SGLang作为DeepSeek模型的推理框架，在一台ebmgn8v实例上构建DeepSeek-V3/R1的推理服务。您无需进行额外配置，即可实现开箱即用。核心工具介绍 NVIDIA GPU驱动：用来驱动NVIDIA GPU的程序，本文以Driver版本 550.127.08...
本文介绍了如何在 ECS 实例上部署Open WebUI，并通过 大模型服务平台百炼 API调用DeepSeek-R1模型推理服务。利用DeepSeek-R1的高性能与Open WebUI的易用性，快速构建AI应用，降低部署难度，快速体验满血版DeepSeek-R1模型。准备工作 部署...
因此，如何安全的管理模型及用户数据变得尤为重要，本文介绍基于异构机密计算实例构建支持安全度量大语言模型推理环境的最佳实践。背景信息 阿里云异构机密计算实例（gn8v-tee）在CPU TDX机密计算实例的基础上，进一步将GPU引入到可信执行...
因此，如何安全的管理模型及用户数据变得尤为重要，本文介绍基于异构机密计算实例构建支持安全度量大语言模型推理环境的最佳实践。背景信息 阿里云异构机密计算实例（gn8v-tee）在CPU TDX机密计算实例的基础上，进一步将GPU引入到可信执行...
本文介绍如何在阿里云GPU实例上快速、便捷地构建Qwen3-235B-A22B的推理环境。您无需深入了解底层硬件，也无需额外配置，即可实现开箱即用。本文分别使用VLLM和SGLang作为Qwen3-235B-A22B模型的推理框架。通过本文，您将成功在阿里云GPU实例...
本文为您介绍在GPU实例上部署DeepSeek-R1蒸馏模型推理服务。背景信息 估算模型所需配置 模型的参数量越大，其处理数据和生成内容的复杂性也随之增加，且运行所需的计算资源也会相应增多。每个模型在计算和存储需求上存在差异，以下列出了...
为了避免在每次运行过程中都去下载评估数据集，最好提前将评估数据集下载并存放在服务器本地。在容器内安装性能评估所需软件。apt install-y unzip pip install datasets-i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple 克隆 ShareGPT_V3_...
PAI-Blade提供了C++ SDK帮助您部署优化后的模型推理。本文以TensorFlow模型为例，介绍PAI-Blade的SDK的使用方法。前提条件 已使用PAI-Blade对TensorFlow模型进行了优化，详情请参见 优化TensorFlow模型。已安装SDK并获取鉴权Token，详情请...
modelServerRuntime string 否 指定后端推理服务的模型服务器运行时，可选项 vllm、sglang 或 trt-llm PoolObjectReference 字段 类型 是否必填 说明 group string 否 引用对象的组，默认为 inference.networking.x-k8s.io kind string 否 ...
您可以按需选用并安装相应的组件并配置服务器，以此部署模型推理服务，以及使用相关的模型测试、优化工具等。但阿里云不承担第三方组件相关的稳定性、服务限制与安全合规等责任。您应及时关注对应第三方开源社区或商业公司的官网、代码托管...
当您使用基于TensorRT-LLM后端的Triton模型服务器构建生成式AI推理服务时，您可以通过为 InferencePool 加入 inference.networking.x-k8s.io/model-server-runtime:trt-llm 注解，来启用针对TensorRT-LLM的智能路由与负载均衡能力。...
当您使用基于TensorRT-LLM后端的Triton模型服务器构建生成式AI推理服务时，您可以通过为 InferencePool 加入 inference.networking.x-k8s.io/model-server-runtime:trt-llm 注解，来启用针对TensorRT-LLM的智能路由与负载均衡能力。...
GPU计算型弹性裸金属服务器实例规格族ebmgn8v GPU计算型弹性裸金属服务器实例规格族ebmgn8ia GPU计算型弹性裸金属服务器实例规格族ebmgn8is GPU计算型弹性裸金属服务器实例规格族ebmgn7ex GPU计算型弹性裸金属服务器实例规格族ebmgn7e GPU...
GPU云服务器提供GPU加速计算能力，实现GPU计算资源的即开即用和弹性伸缩。...大模型量化技术：支持FP8算力，对大规模参数训练和推理过程的算力进行优化，大幅提升训练和推理的计算速度，降低显存占用。（仅限gn8v-tee系列产品）高...
通用型实例规格族g8y 计算型实例规格族c8y 内存型实例规格族r8y 通用型实例规格族g6r 计算型实例规格族c6r 弹性裸金属服务器规格族群 推荐 不推荐（如果售罄，建议使用推荐规格族）通用型（g）计算型（c）内存型（r）高主频型（hf）GPU计算...
适用场景：机器学习推理应用，数据分析、批量计算、视频编码，游戏服务器前端，高性能科学和工程应用，Web前端服务器。计算：处理器与内存配比为1:2。处理器：采用Intel ® Xeon ® Granite Rapids，主频3.2 GHz，全核睿频3.6 GHz，计算...
Tair KVCache 是面向大模型推理的缓存服务，可实现GPU服务器HBM、DRAM的池化管理，将KVCache由 纯显存驻留 升级为 分级缓存架构。以存代算，提升大语言模型推理服务的计算效率和吞吐性能，提升 GPU 服务器的资源利用率，加速提效的同时降低...
本文介绍如何搭建Stable Diffusion的WebUI框架以实现2秒内文本生成图片、如何使用Deepytorch加速图片生成速度，以及如何使用不同模型进行推理。背景信息 Stable Diffusion是一个可通过文本生成图像的扩散模型，基于CLIP模型从文字中提取隐...