本文介绍了分布式推理的核心概念和应用场景，重点对比了分布式推理与单机推理的关键差异。主要内容包括：1) 分布式推理适用于超大规模模型、低延迟要求等场景，通过模型分片和并行计算突破单机限制；2) 详细的环境准备方案，包括版本兼容性矩阵、Dockerfile配置和多节点部署的docker-compose示例；3) 分布式推理架构设计，涵盖模型分片管理、通信机制和协调器角色等核心组件。文章强调只有当模型