ray集群部署vllm的折磨
概括如下：
在构建一个兼容多种LLM推理框架的平台时，开发者选择了Ray分布式框架，以解决资源管理和适配问题。然而，在尝试集成vllm时遇到挑战，因为vllm内部自管理Ray集群，与原有设计冲突。经过一系列尝试，包括调整资源分配、修改vllm源码和利用Ray部署的`placement_group_bundles`特性，最终实现了兼容，但依赖于非官方支持的解决方案。在面对vllm新版本和Ray部署的`reconfigure`方法问题时，又需权衡和调整实现方式。尽管面临困难，开发者认为使用Ray作为统一底层仍具有潜力。
《CST Studio Suite 2024 GPU加速计算指南》
《GPU Computing Guide》是Dassault Systèmes发布的CST Studio Suite 2024的GPU计算指南，涵盖了硬件支持、操作系统支持、许可证、启用方法、NVIDIA和AMD GPU的详细信息及使用指南和故障排除等内容。硬件支持包括NVIDIA和AMD的多种GPU型号，操作系统支持多种版本，许可证通过加速令牌或SimUnit令牌授权。启用方法包括交互式模拟和批处理模式。使用指南和故障排除部分提供了详细的配置和问题解决方法。
Tair：基于KV缓存的推理加速服务
Tair 是阿里云基于KV缓存的推理加速服务，旨在优化大模型推理过程中的性能与资源利用。内容分为三部分：首先介绍大模型推理服务面临的挑战，如性能优化和服务化需求；其次讲解Nvidia TensorRT-LLM推理加速库的特点，包括高性能、功能丰富和开箱即用；最后重点介绍基于KVCache优化的推理加速服务，通过Tair的KV缓存技术提升推理效率，特别是在处理长上下文和多人对话场景中表现出色。整体方案结合了硬件加速与软件优化，实现了显著的性能提升和成本降低。
轻量级AI革命：无需GPU就能运算的DeepSeek-R1-1.5B模型及其低配部署指南
随着AI技术发展，大语言模型成为产业智能化的关键工具。DeepSeek系列模型以其创新架构和高效性能备受关注，其中R1-1.5B作为参数量最小的版本，适合资源受限场景。其部署仅需4核CPU、8GB RAM及15GB SSD，适用于移动对话、智能助手等任务。相比参数更大的R1-35B与R1-67B+，R1-1.5B成本低、效率高，支持数学计算、代码生成等多领域应用，是个人开发者和初创企业的理想选择。未来，DeepSeek有望推出更多小型化模型，拓展低资源设备的AI生态。
2025年阿里云GPU服务器租用价格与应用场景详解
阿里云GPU服务器基于ECS架构，集成NVIDIA A10/V100等顶级GPU与自研神龙架构，提供高达1000 TFLOPS混合精度算力。2025年推出万卡级异构算力平台及Aegaeon池化技术，支持AI训练、推理、科学计算与图形渲染，实现性能与成本最优平衡。
