当前人工智能浪潮下，增加了大量的大模型推理性能测试需求，相比于物理环境直接搭建，多人复用相同环境的情况下，在容器内部署大模型（LLM）推理测试，相比传统部署方式，其核心优势在于能够构建一个高度一致、隔离、可复现且易于扩展的标准化环境。这对于解决大模型部署中常见的依赖冲突、资源管理复杂和环境不一致等问题至关重要。其具有的五大优势：一：环境一致性与可复现性。二：依赖封装与快速部署。三：资源隔离与高效利

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目录摘要具体解决方案及流程# 1. 创建 2GB 的 swap 文件# 2. 设置权限# 3. 格式化为 swap# 4. 启用 swap# 5. 验证是否生效# 6. (可选) 设置开机自动挂载后续整体测试流程改进方案使用蒸馏模型：弹性内存扩展：当前在针对大模型训练/推理的时候会多次存在加载模型文件时OOM的状态，其主要原因是这部分是模型在运行时动态产生的，其中最主要的是 KV 缓存 (KV C