本文解决了 vLLM 自动扩缩容中出现的“抖动”问题,即 Pod 在运行和失败状态之间快速循环,导致成本和延迟增加。作者解释说,这个问题通常源于选择了不合适的自动扩缩容信号,而不是配置不正确。文章详细介绍了通过三个步骤来改进自动扩缩容,即从任意阈值转移到计算阈值,最终实现一个稳定的设计,该设计使用更健壮的信号来防止振荡。 AI
影响 优化 LLM 推理基础设施,降低 AI 应用的成本并提高延迟。
排序理由 文章提供了关于优化 LLM 服务基础设施的技术指导,而非新的发布或重要的行业事件。
- Azure
- Azure Kubernetes Service
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- Leapmotor A10
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- Standard_NV36ads_A10_v5
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