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基于 AI 网关和 llmaz,提升 vLLM 推理服务可用性和部署易用性的实践

以下文章来源于 Se7en 的架构笔记 ,作者 cr7258 目录 01 前言02 llmaz 和 Higress 介绍 03 安装 Higress 04 安装 llmaz 05 使用 llmaz 部署 vLLM 推理服务 06 配置 Higress 代理 vLLM 推理服务 07 通过 Higress AI 网关访问 vLLM 推理服务 08 可观测性 09 Fallback 模型切换 10 总结 前言 随着大语言模型技术的快速发展,越来越多的企业和组织开始考虑在本地私有化部署模型,以满足数据安全、合规性和低延迟等需求。在众多的大模型推理引擎中,vLLM 凭借其卓越的性能和高效的资源利用率,已成为目前最热门的 LLM 推理引擎之一。 虽然 vLLM 本身性能卓越,但要构建一个真正面向生产环境的 vLLM 推理服务仍存在一定挑战。例如,大模型推理服务通常需要应对流量分发、故障转移等高可用性需求,同时在部署层面也面临资源调度、模型加载和服务编排等方面的复杂性。 llmaz 和 Higress 介绍 为应对上述挑战,本文将展示如何通过 llmaz 快速部署 vLLM 实例,并借助 Higr...

Iceberg在图灵落地应用

导读 百度MEG上一代大数据产品存在平台分散、易用性差等问题,导致开发效率低下、学习成本高,业务需求响应迟缓。为了解决这些问题,百度MEG内部开发了图灵3.0生态系统,包括Turing Data Engine(TDE)计算&存储引擎、Turing Data Studio(TDS)数据开发治理平台和Turing Data Analysis(TDA)可视化BI产品。依托图灵3.0生态,我们引入了数据湖表格式:Apache Iceberg,利用其特性并在多种业务场景下进行优化实践,解决图灵数仓业务实时数据入湖,数据表历史记录更新效率低等多个痛点问题。 01 背景 1.1 图灵3.0生态概述 由于百度MEG上一代大数据产品存在平台多、易用性差及数据流转繁琐等问题。这些问题导致开发人员研发效率低及多平台间高昂的学习成本;业务部门的感知则是需求交付迟缓、数据产出延迟及数据质量低等问题。为了解决上述问题,我们构建了新一代大数据解决方案——"图灵3.0",旨在覆盖数据全生命周期,支持全链路数据操作,提供高效敏捷且统一的强大数据生态系统,其中包括数据计算引擎、数据开发和数据分析三个核心部分: 1...

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