大模型基础设施工程
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原文中文，约2600字，阅读约需7分钟。
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内容提要
本文探讨了大模型基础设施的演变，涵盖训练、推理、RAG和Agent等技术，介绍了适合工程师的新技术栈及其应用，包括开源和商业解决方案。
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关键要点
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大模型基础设施在短短三年内从单机训练演变为支持万亿参数的工业化推理和训练。
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新技术栈包括CUDA、NCCL、FlashAttention等，缺乏系统化的工程师视角讲解。
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涵盖训练、推理、RAG和Agent等技术，涉及开源和商业解决方案。
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训练工程师需关注3D并行、MoE、RLHF等技术，推理工程师需掌握vLLM、SGLang等工具。
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RAG与Agent工程师需了解向量库、GraphRAG等技术，平台与运营需关注服务化和成本管理。
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文章分为六个部分，涵盖硬件与底层、训练工程、推理工程、RAG与Agent、服务化与运营、成本与未来。
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延伸问答
大模型基础设施的演变历程是怎样的？
大模型基础设施在三年内从单机训练演变为支持万亿参数的工业化推理和训练。
训练工程师需要掌握哪些关键技术？
训练工程师需关注3D并行、MoE、RLHF等技术。
推理工程师应该使用哪些工具？
推理工程师需掌握vLLM、SGLang等工具。
RAG与Agent工程师需要了解哪些技术？
RAG与Agent工程师需了解向量库、GraphRAG等技术。
大模型基础设施的未来发展趋势是什么？
未来可能涉及世界模型、Agentic OS和专用芯片等方向。
文章中提到的开源和商业解决方案有哪些？
开源解决方案包括vLLM、SGLang等，商业解决方案包括TensorRT-LLM、Triton等。
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