摘要：本文探讨了在云原生环境下部署大模型推理服务的挑战与解决方案，提出了基于Kubernetes和vLLM的弹性推理架构。针对大模型推理面临的分布式拓扑约束、编排断裂和状态感知等痛点，文章详细介绍了vLLM的关键技术（PagedAttention、Continuous Batching和Prefix Caching）如何提升GPU内存利用率和吞吐量。同时提供了完整的Kubernetes部署实践指南

《2026年企业级LLM全栈技术实践指南》摘要：针对大语言模型应用开发的技术分层框架，提出提示工程、RAG、微调三层协同方案。提示工程优化交互层，RAG扩展知识层，微调强化能力层，形成完整技术栈。重点阐述：1）语料治理的四大标准与去噪策略；2）轻量化微调适用场景与数据规范；3）vLLM+Qwen的高效推理部署；4）RAG与Agent的混合检索及工具调用实现。强调技术选型需根据知识更新频率、性能需求