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案例研究

真实世界的推理部署案例，学习前人的经验教训

案例列表​

案例 1：70B 模型从 PoC 到生产上线​

背景： 业务需要接入 70B 大模型，支撑智能客服场景。

初始方案： 用 PyTorch 直接加载模型，两张 A100-80G，FP16。

遇到的问题：

问题现象根因
延迟高P99 = 2.5s没有优化，每步都加载全部权重
显存碎片batch=16 就 OOM连续分配 KV Cache 产生碎片
吞吐低只有 30 tok/s/GPUStatic Batching 被长请求阻塞
成本高$4000/月/GPU利用率只有 35%

优化过程：

Step 1: 换 vLLM
  → PagedAttention 解决碎片
  → batch 从 16 提升到 128

Step 2: Continuous Batching
  → GPU 利用率从 35% 提到 70%

Step 3: INT8 量化
  → 显存降一半，batch 还能更大

Step 4: 建立监控
  → 发现夜间利用率只有 5%
  → 引入弹性缩容，夜间减少实例

最终结果：

指标优化前优化后改善
P99 延迟2500ms400ms6x
吞吐30 tok/s100 tok/s3x
GPU 利用率35%75%2x
单请求成本$0.01$0.0033x
月成本$32000$96003x

复盘： 如果重来，会一开始就用 vLLM + 量化，而不是自己搭 PyTorch。Profiling 也应该更早做。

案例 2：新模型 1 周上线流程​

背景： DeepSeek 发布新版本，需要在 1 周内部署到测试环境并出评估报告。

Day 1-2：信息收集 + 部署

  • 阅读论文和博客
  • 下载模型权重
  • vLLM 启动，验证能跑通

Day 3-4：性能测试

  • 跑标准 benchmark
  • 对比上一版本的性能
  • 测试量化兼容性

Day 5：评估报告

  • 性能数据、精度评估
  • 适用场景判断
  • 上线建议

Day 6-7：小范围灰度

  • 切 5% 流量测试
  • 监控延迟和错误率

案例 3：GPU 利用率从 40% 提到 75%​

背景： 线上推理服务 GPU 利用率长期只有 40%，成本浪费严重。

排查过程：

1. nvidia-smi 看到 GPU 利用率确实低
2. nsys profile 发现：
   - 30% 时间在等 CPU 发请求
   - 40% 时间在 decode
   - 30% 时间 GPU 闲置（batch 不满）

根因：

  • 请求量不够，batch 经常不满 → 实例过多
  • CPU 处理慢（JSON 解析 + tokenization）→ GPU 等数据

优化：

优化项效果
减少实例数，提高单实例 batch利用率 +15%
CPU 侧用多线程预处理利用率 +10%
引入前缀缓存利用率 +10%
合并短回复请求利用率 +5%

结果： 40% → 75%，成本降低约 40%。