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云 GPU 镜像模板怎么选：按任务定模板，避开编译坑和存储费陷阱

先问自己要跑什么任务租云 GPU 之前，先明确交付目标：是对外提供高并发 API 推理服务，还是自己做创意生图生视频，或是写代码做微调实验，还是批量转写音频？任务性质直接决定镜像模板的类型。生产级大模型推理或高并发 API 服务：直接选 vLLM 或 TGI（Text Generation Inference）镜像。这类镜像预编译好 PagedAtte...

默认分类 2026-09-14 75人浏览

vLLM 云GPU 大模型部署 ComfyUI Ollama 镜像模板

Llama 模型部署实操：选卡、vLLM 开服、多卡切分与停机费用边界

自部署 Llama 系列，真正卡住人的不是命令，而是三个判断：这个模型在你选的精度下要多少显存、单机单卡还是得切多卡、以及跑完之后账单从哪一刻停。把这三件事定下来，剩下的部署过程大概二十分钟就能跑通。下面按你实际动手的顺序来。先把显存账算完，再去挑卡显存需求由两部分构成：权重占用 + KV 缓存。权重那部分可以直接估算，参数量 × 每参数字节数，FP1...

默认分类 2026-09-11 81人浏览

vLLM GPU租用 大模型推理 显存优化 Llama

Qwen2.5-72B多卡量化部署教程：4步完成

Qwen2.5-72B多卡量化部署教程可以压缩成四步：按卡型倒推量化档位 → 定 tensor parallel size → 写启动参数 → 用自建对照集验证。开源主力模型在企业端加速落地，显存分账成为部署核心矛盾。动手前先打开终端执行 nvidia-smi，记下卡数、单卡显存与卡间互联方式。FP16 精度下 72B 权重加运行时开销大约需要 140...

默认分类 2026-08-20 120人浏览

vLLM GPU选型 张量并行 显存规划 Qwen2.5-72B 量化部署

vLLM多卡张量并行配置指南：TP设多少与5步排查

先给结论：vLLM多卡张量并行配置指南的参数决定顺序很多人以为把 --tensor-parallel-size 调得越大，多卡推理就一定越快，但实际上 TP 设多少要由显存分账和模型注意力头数共同决定，不是越大越好。正确的思路是：先按四笔显存账算出 TP 下限，再按注意力头数整除约束和卡间互联确定上限，然后依次调整 --gpu-memory-utili...

默认分类 2026-08-18 130人浏览

vLLM KV Cache 张量并行 多卡推理 GPU部署

GPU利用率优化怎么做？5步定位算力空转真原因

GPU利用率优化不是把利用率数字拉高，而是先打开监控面板，把 GPU 利用率、请求排队时长和前缀缓存命中率三个指标并列出来，再按下面的顺序排查：利用率数字→排队→带宽→重复计算→引擎选型。只看 nvidia-smi 的静态占用已经不够，需要结合请求分布和引擎参数做系统化判断。先给结论：GPU利用率优化的排查顺序是什么第一步，确认你看到的“利用率”数字到...

默认分类 2026-08-17 119人浏览

成本优化 vLLM SGLang GPU利用率 KV Cache 推理优化

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A100 80GB 跑推理是不是浪费？按模型大小、并发和上下文判断