让生成式 AI 触手可及：火山引擎推出 NVIDIA NIM on VKE 最佳部署实践

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目前火山引擎容器服务 VKE 已向个人用户开放，欢迎大家登录控制台体验：https://console.volcengine.com/vke！ 来源 | 火山引擎云原生团队 技术行业近来 对 大语言模型（ LLM ） 的关注 正 开始转向生产环境的大规模部署，将  AI  模型接入现有基础设施以优化系统性能，包括降低延迟、提高吞吐量，以及加强日志记录、监控和安全性等。 然而这一路径既复杂又耗时，往往需要构建专门的平台和流程。 在部署 AI 模型的过程中，研发团队通常需要执行以下步骤： 环境搭建与配置 ：首先需要准备和调试运行环境，这包括但不限于 CUDA、Python、PyTorch 等依赖项的安装与配置。这一步骤往往较为复杂，需要细致地调整各个组件以确保兼容性和性能。 模型优化与封装 ：接下来进行模型的打包和优化，以提高推理效率。这通常涉及到使用 NVIDIA TensorRT 软件开发套件或 ………………………………