2026-01-17 08:00:00
PD 分离部署场景下，经常会采用异构型号的显卡，跨机进行部署模型，这会导致跨机通信压力倍增。通常会借助 RDMA 设备加速 kvcache 在不同节点之间的传输，以获得更低的 FTTL。本篇将介绍如何测试 eRDMA 设备，并部署 PD 分离应用。 1. 驱动 1.1 安装驱动 安装驱动 1 2 3 4 5 6 apt-get update -y
2026-01-14 18:00:00
1. 为什么是运维事件 更小的入侵性 Metrics、Log 维度的观测数据，运维团队通常都有所沉淀。运维事件可以是一个新的切入点，在不影响现有系统稳定性的情况下，引入新的运维能力。 更适合自动化 Metrics 表征的是系统状态，Log 表征的是具体代码行为，而 Event 表征
2025-12-21 08:00:00
1. 链式提示系统（Prompt chaining） 提示链将任务分解为一系列步骤，其中每个 LLM 调用都会处理前一个步骤的输出。 2. 路由系统（Routing） 路由会对输入进行分类，并将其定向到专门的后续任务。 3. 并行化系统（Parallelization）
2025-11-29 08:00:00
1. 处理确定故障 对于有具体处理方式的故障，直接使用 Agent 处理，发通知周知即可。 类似的自动处理，我们有应用层的异常负载删除、节点层的磁盘清理、GPU 掉卡屏蔽卡、屏蔽节点等。先找出团队中遇到得最多、需要最多人力的事情，对其进行自动化处理。你可以认为，
2025-09-21 08:00:00
1. 原始模型测试 启动环境 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 nerdctl run -it \ --gpus all \ --ipc=host \ -p 8000:8000 \ --ulimit memlock=-1 \ --ulimit stack=67108864 \ --name vllm \ --volume /data/models:/data/models \ --entrypoint /bin/bash \ vllm/vllm-openai:v0.10.1.1 后面 vllm 相关的测试，都基于这个环境。 启动服务 1 2 3 4 5 6 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model /data/models/Qwen3-0.6B \ --served-model-name /data/models/Qwen3-0.6B \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 测试 1 2 3 4 5 6 7 8 curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "/data/models/Qwen3-0.6B", "messages": [ {"role": "user",
2025-09-20 08:00:00
1.为什么要 PD 分离部署大模型应用 在大模型推理的过程中，有两个串行阶段： 处理全量的输入上下文，生成 KV Cache（Prefill 阶段） 增量生成新的 token（Decode 阶段） 这两个阶段对资源的需求不一样。Prefill 阶段要计算大量的 KV Cac
