自托管与托管推理对比：vLLM、TGI与盈亏平衡计算——配套视频

Anyscale

视频讲解了为什么朴素的LLM推理服务会浪费60–80%的GPU内存、PagedAttention如何借鉴操作系统式分页来解决这一问题，以及连续批处理为何能实现文章在计算中采用的24×吞吐量。看完后，文章中“利用率能达到50%就算幸运”这句话就不再抽象。

您应该从中获得什么: 理解为什么推理服务引擎、批处理和KV缓存内存主导着自托管推理的经济性。

先观看或了解: 基本了解Transformer推理、GPU内存限制，以及API与自托管之间的权衡。