大模型多副本部署技术要求涵盖基础设施、编排管理、流量调度和监控运维等关键环节。基础设施需满足GPU独占、高速网络和共享存储等要求；部署编排依赖Kubernetes实现容器化管理和自动扩缩；流量管理通过负载均衡、健康检查等机制保障服务稳定性；监控体系需覆盖指标、日志和链路追踪。采用容器化、服务网格等技术方案，可实现高可用、高并发的大模型推理服务。

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简介:还在为画图头疼吗？* 产品画流程图，排版半天；* 售前看到竞对一张好图，想拿过来，要一笔笔画；* 开发想要架构图，还得手动画。这次分享带你体验：一句话让 AI 自动出图，流程图、架构图、时序图都能搞定。
从此，画图不再是负担，而是乐趣。

稠密模型与稀疏模型的核心区别在于参数激活方式：稠密模型每次计算激活全部参数（如BERT、GPT-3），适合资源受限场景；稀疏模型（如MoE架构的Mixtral 8x7B）则按需激活部分参数，能高效扩展至万亿规模，但需更高显存。稠密模型优势是低延迟和易部署（≤70B参数），而稀疏模型适合追求极致性能的超大模型（≥100B参数），以更低计算成本获得更强能力。技术选型需权衡硬件资源、延迟需求与模型性能目

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本文汇总了市面上几款支持DeepSeek等主流大模型的训推一体机产品，包括宝德-OpenEuler、华为FusionCube A3000、天翼云息壤和飞腾AI等型号。通过对比表格详细展示了各产品在核心硬件、算力表现、支持模型、软件框架等方面的关键参数，并分析了各自的主要优势和适用场景。文章还提供了选购建议，从性能成本、自主可控、部署便捷性、功能扩展性等维度给出指导，最后提醒用户注意明确需求、进行测

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英伟达GPU架构经历了从通用计算到专用AI计算的演进。早期Tesla、Fermi奠定并行计算基础；Kepler、Maxwell提升能效；Pascal开始支持深度学习。Volta首次引入Tensor Core，Turing加入RT Core，实现AI训练和光追突破。Ampere和Hopper专注AI计算，支持大规模Transformer训练。最新Blackwell采用双芯片设计，面向万亿参数模型。未

vGPU 技术方案各有千秋，你的选择很大程度上取决于应用场景：追求稳定、安全且预算充足的虚拟化环境，可考虑 NVIDIA vGPU 或 AMD MxGPU。主要在 Kubernetes 中部署 AI 应用，希望提升 GPU 利用率并实现细粒度共享，开源方案 HAMi 是一个值得尝试的选择。对于临时、简单的测试环境，NVIDIA MPS 可以快速上手，但要小心其稳定性问题。希望这些信息能帮助你做出更

⚠️ 挂载宿主机根目录到Docker容器的高风险警示 通过-v /:/host_root或--mount可挂载根目录，但此操作会暴露宿主机所有文件，存在严重安全风险（数据泄露、系统崩溃等）。 🔒 安全建议 1️⃣ 优先挂载特定子目录（如-v /path:/container_path） 2️⃣ 添加:ro设为只读模式降低风险 3️⃣ 避免使用--privileged特权模式 💡 仅限必要场景（