云服务器
模型部署和推理所需的云服务器配置取决于多个因素，包括模型类型、计算需求、并发请求量以及延迟要求等。以下是一个通用的配置指南，帮助您初步评估需求：
1. 关键影响因素
- 模型复杂度：
- 小型模型（如轻量级BERT、MobileNet）：CPU或低端GPU（如T4）即可满足。
- 中型模型（如ResNet50、BERT-base）：需要中端GPU（如T4/V100）或高端CPU。
- 大型模型（如GPT-3、LLaMA-2-70B）：需高端GPU（如A100/H100）或多卡并行。
- 推理延迟：低延迟场景（如实时对话）需要更高配置。
- 并发请求量：高并发需更多CPU/GPU资源和内存。
- 批处理（Batching）：支持批处理可提升吞吐量，但需要更大显存。
2. 典型配置参考
| 场景 | CPU/GPU推荐 | 内存 | 存储 | 示例云服务 |
|---|---|---|---|---|
| 小型模型（低并发） | 2-4核CPU（如Intel Xeon） | 4-8GB | 50-100GB SSD | AWS t3.large / GCP e2-medium |
| 中型模型（中并发） | 1x T4/V100 GPU + 4-8核CPU | 16-32GB | 100-200GB SSD | AWS g4dn.xlarge / GCP n1-standard |
| 大型模型（高并发） | 1x A100/H100 GPU（或2-4卡） | 64GB+ | 200GB+ NVMe | AWS p4d.24xlarge / GCP a2-ultragpu |
| 超大规模LLM推理 | 多节点分布式（如8x A100 + 高速网络） | 512GB+ | 1TB+ NVMe | 专用集群（AWS SageMaker/GCP Vertex AI） |
3. 优化建议
- GPU选择：
- T4：适合轻量级推理，性价比高。
- A10G/A100：平衡算力和显存（如LLaMA-13B需24GB+显存）。
- H100：极致性能，适合大模型低延迟场景。
- 无服务器部署：若流量波动大，可考虑Serverless（如AWS Lambda或GCP Cloud Run），但仅适合轻量模型。
- 量化与压缩：通过模型量化（FP16/INT8）或剪枝降低资源需求。
- 自动扩缩容：使用Kubernetes（如AWS EKS/GCP GKE）应对流量高峰。
4. 成本估算示例
- 低成本测试：AWS g4dn.xlarge（1x T4 + 16GB内存）约 $0.5-$1/小时。
- 生产级LLM：AWS p4d.24xlarge（8x A100 + 320GB内存）约 $30-$40/小时。
5. 工具与平台推荐
- 托管服务：AWS SageMaker、GCP Vertex AI、Azure ML（简化部署）。
- 开源框架：FastAPI + Triton Inference Server（支持多模型动态加载）。
- 监控：Prometheus + Grafana（跟踪GPU利用率、延迟等）。
最终建议：
先通过小规模测试（如单GPU节点）验证模型性能，再根据实际负载逐步调整配置。对于关键业务，建议预留20%-30%的资源余量以应对峰值流量。