AIBrix 深度解读：字节跳动大模型推理的云原生实践

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AIBrix 项目目前已经开源，本文为AIBrix 技术解析。详见： 🔗 vLLM 博客： https://blog.vllm.ai/2025/02/21/aibrix-release.html 🔗 代码仓库： https://github.com/vllm-project/aibrix 🔗 技术详解博客： https://aibrix.github.io/posts/2025-02-20-vllm-control-plane/ 01 前言 随着 LLaMA、DeepSeek、Qwen 等开源大模型的快速崛起，企业在模型部署的灵活性、成本与自主可控性方面迎来了新的机遇。 然而，仅靠对模型本身的优化尚不足以将这些模型部署成高效且可扩展的生产级 API。 大模型推理往往引入诸多独特的系统挑战，如GPU 弹性伸缩指标的非线性问题，长尾模型和精调模型流量过低的问题，多机推理时的角色编排以及 GPU 卡型的异构管理等，都对易用性和成本控制提出了更高要求。 因此，我们需要从推理引擎到底层基础设施进行全栈系统设计，才能真正让大模型在生产环境中长期稳定且高 ………………………………