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今晚直播：《大模型在线推理架构设计与实践》
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大模型在线推理工程架构设计
LLM 大模型整体架构由离线和在线两部分构成（架构如下图所示），离线部分主要是基于 Transformer 架构的预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning），在线部分核心是在线工程推理架构。
在线工程推理架构负责根据用于输入的 Prompt 提示词（比如：双12马上到了，应该给程序员提供什么样的学习福利？）给出准确的答复（比如：AIGC 学习计划）。
我们详细剖析下在线推理架构是如何实现整个流程的？
第一步：LLM 大模型网关层收到用户的 Prompt（比如：双12马上到了，应该给程序员提供什么样的学习福利？），把 Prompt 进行 Tokenizer 分词，并编码成对应的 Token（比如：“双12”对应 token 为 88、“马上”对应 token 为 1205、“到了”对应 token 为 2024 等等），进一步把 tokens Embedding 成对应的向量（比如：采用 ChatGPT 的 text-embedding-ada-002 模型来向量化，每个 token 生成 1536 维的向量）。
第二步：LLM 大模型业务逻辑层接收到 LLM 大模型网关层的 Request 请求（向量数据），对接收到的向量数据基于 Transformer 架构进行自回归推理，不断预测出下一个 token，直到预测出 EOS（End Of Sentence）结束符，比如：针对上一步的预测答复为：AIGC 学习计划。
LLM 大模型业务逻辑层除了完成自回归的结果实时预测生成外，还需要加载大模型海量的参数（比如：GPT 3 有 1750 个 Float 参数组成，需要 700G的显存）、预测结果缓存、少无结果处理、异常处理以及 ABTest。
LLM 大模型业务逻辑层在启动时需要动态 RPC 请求 LLM 大模型大规模参数访问代理层，访问代理层会进一步远程访问 LLM 大模型大规模存储层（比如：分布式缓存 Redis 集群）获取到海量参数数据。
由于参数量比较大，这里有两大工程架构难点：如何快速加载完毕？如何并行计算呢？我会在今晚的直播中和同学们详细剖析，请同学们点击以下按钮免费预约。
大模型业务逻辑层缓存预测结果会大大降低 GPU 的推理成本，这里也有一大难点，同样在今晚的直播中和同学们一一详细剖析。
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大模型在线推理工程架构几个核心技术设计
第一、大模型在线推理工程架构高可用如何设计？
架构高可用设计的核心是服务的无状态化（Stateless）设计，做到了冗余部署的服务完全对等，也就做到了服务的无状态化，从而实现了大模型在线架构的高可用。
第二、大模型在线推理工程架构高性能如何设计？
大模型在线架构的高性能有两个考核指标：吞吐量（Throughput）和平均响应延迟（Response Time）。
通过加大在线服务数量可以大幅提升大模型的吞吐量，那么平均响应延迟如何降低呢？
第三、大模型在线推理工程架构设计和选型？
大模型在线推理工程架构是否可以才能用微服务架构来设计？具体设计的原则是什么？选型为 Spring Cloud 微服务开发框架是否可以？
第四、大模型在线推理工程架构服务治理如何设计？
大模型在线推理服务部署是否可以采用云原生架构来部署治理？可观测性架构是否可以选用 Prometheus？
第五、大模型在线推理工程架构部署机器如何选型？
大模型网关层、业务逻辑层、数据访问层、数据存储层都各需要什么类型的机器？需要 CPU 类型的机器还是 GPU 类型的机器？机器需要什么样的配置？
相信同学们很想知道答案和实践落地步骤，今晚20点的直播中详细剖析，请同学们点击免费预约。
总之，掌握好 LLM 大模型在线推理工程架构和落地实现，对于 IT 人来说是一项非常重要的技能。
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纯干货 LLM 大模型在线推理技术实战直播
为了帮助同学们掌握好 LLM 大模型在线推理工程技术架构和落地实现，今晚20点，我会开一场直播和同学们深度聊聊：
第一、LLM 大模型在线推理总体架构设计；
第二、LLM 大模型在线推理核心技术设计剖析；
第三、基于大模型构建企业级推荐系统案例实战；
请同学点击下方按钮预约直播，咱们今晚20点直播间！
今晚直播：《大模型在线推理架构设计与实践》
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