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使用vLLM和Ray Serve运行Phi 3
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原文英文，约3900词，阅读约需15分钟。
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内容提要
模型从训练到生产服务的过程复杂且重要。开发者通常通过REST API与数据库交互，但在处理实时流量时，模型服务面临挑战。推理是模型生成预测的过程，而服务则是将模型提供为服务。使用vLLM和Ray Serve可以有效部署大型语言模型，KubeRay则帮助在Kubernetes上管理这些服务。
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关键要点
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模型从训练到生产服务的过程复杂且重要。
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开发者通常通过REST API与数据库交互，但在处理实时流量时，模型服务面临挑战。
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推理是模型生成预测的过程，而服务则是将模型提供为服务。
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使用vLLM和Ray Serve可以有效部署大型语言模型。
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KubeRay帮助在Kubernetes上管理这些服务。
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MLOps是自动化和简化机器学习模型部署和维护的实践。
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推理和服务是模型生命周期的不同阶段。
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推理是训练好的模型处理输入数据并生成预测的过程。
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服务是将模型作为服务提供，处理实时请求。
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vLLM是一个开源的快速推理和服务库，支持多种模型架构。
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Ray Serve是一个框架无关的服务库，简化机器学习应用的模型服务。
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KubeRay允许在Kubernetes上运行Ray应用程序，简化Ray Serve的部署。
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RayService CRD简化了Ray Serve应用程序在Kubernetes上的部署。
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Ray Dashboard提供了对Ray集群的监控和管理工具。
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使用Prometheus和Grafana可以监控模型性能和服务健康状况。
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Ray Serve允许用户选择和部署任何推理库，提供灵活性。
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