云原生场景下，AIGC 模型服务的工程挑战和应对

 原文中文，约7400字，阅读约需18分钟。发表于：。

“成本”、“性能”和 “效率”正在成为影响大模型生产和应用的三个核心因素，也是企业基础设施在面临生产、使用大模型时的全新挑战。AI 领域的快速发展不仅需要算法的突破，也需要工程的创新。

本文介绍了大模型推理在企业基础设施中的挑战，以及Fluid项目在云原生AIGC模型推理场景中的优化方案。Fluid提供了数据缓存、自动化、加速和数据编排等核心能力，通过分布式缓存、弹性伸缩、数据感知调度和数据流编排来提升性能和降低成本。Fluid的Python SDK可以进一步提升GPU实例的带宽能力。

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