推理
推理应用故障排查清单
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Pod 查看 1 号进程的子进程 1 ps --ppid 1 -f 查看 Time_Wait 连接 1 netstat -anp | grep TIME_WAIT Istio Ingress 1 kubectl -n istio-ingress logs -l app=istio-ingress |grep vlm-tag-v1 EastWestGateway 1 kubectl -n istio-ingress logs -l app=istio-eastwestgateway |grep vlm-tag-v1 Node 抓包 1 tcpdump -i bond0 -n -v -tttt 指定目标 IP 和端口 1 tcpdump -i bond0 -n -v -tttt host 10.10.10.10 AI 安装 Nodejs 1 2 3 4 5 6 7 curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.3/install.sh | bash export NVM_DIR="$HOME/.nvm" [ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && \. "$NVM_DIR/nvm.sh" # This loads nvm [ -s "$NVM_DIR/bash_completion" ] && \. "$NVM_DIR/bash_completion" # This loads nvm bash_completion nvm install node 1

使用 lmcache 能显著改善模型推理的 TTFT
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1. LMCache 简介 TTFT 是指从请求发出到模型生成第一个 token 的时间。由于 Prefill 阶段需要把输入的上下文编码成 KV Cache,才能开始生成,在生成第一个 token 时需要大量的计算从而导致 TTFT 很高。 为了降低 TTFT,有一个思路就是将 Prefill 阶段计算出来的 KV Cache 缓存起来,下次遇到相同的上下

什么是 Prefix Cache
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1. 什么是 Prefix Cache 在模型推理场景下,经常会使用缓存机制来提升吞吐和性能。常见的有两种缓存机制: Key-Value Cache (KV Cache),面向的是单次请求的内部,将 Transformer 模型中间计算结果(Key 和 Value)缓存起来,避免重复计算 Prefix Cache,面向的是多次请求时,利用 Prompt 的公

NVIDIA RTX 5090 推理测试
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1. 安装驱动 下载驱动 访问 https://www.nvidia.com/en-us/drivers/ 选择对应的驱动版本下载 1 wget https://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/580.76.05/NVIDIA-Linux-x86_64-580.76.05.run 安装驱动 1 bash NVIDIA-Linux-x86_64-580.76.05.run 查看显卡 1 nvidia-smi 1 2 3 GPU 0: NVIDIA GeForce RTX 5090 (UUID: GPU-92fcdc58-4754-73c7-af6c-56740936817d) GPU 1: NVIDIA GeForce RTX 5090 (UUID: GPU-e05cb455-7dd3-0db5-ac39-70794aa19d4e) ... 开启持久模式 1 nvidia-smi -pm 1 查看拓扑结构 1 nvidia-smi topo -m 1 2 3 4 5 6 7 8 9 GPU0 GPU1 GPU2 GPU3 GPU4 GPU5 GPU6 GPU7 CPU Affinity NUMA Affinity GPU NUMA ID GPU0 X PIX NODE NODE SYS SYS SYS SYS 0-47,96-143 0 N/A GPU1 PIX X NODE NODE

分布式计算框架 Ray
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1. 什么是 Ray 2016 年,UC Berkeley 的 RISELab 发布了一个新的分布式计算框架 Ray。 2017 年,发布 Ray 相关论文之后,受到业内的广泛关注,国内主要是蚂蚁集团采用并贡献了 Ray。 2020 年,Ray 发布了 1.0 版本,引入 Placement Group 特性,增加了用户自定义任务编排的灵活性,为后续的 Ray AI Libraries 和 vLLM 等