图解大语言模型部署
本文系统讲解大语言模型自部署的核心指标与实践要点,覆盖延迟类指标(TTFT、TPOT/ITL、P95/P99)、吞吐类指标(TPS、QPS、连续批处理)、资源类指标(显存与KV cache计算、量化精度)、服务质量(错误率、探针、可用性)以及成本核算(cost per token、TCO)。作者以 Ling-3.0-Flash MoE 模型在 DGX Spark 上的真实实测为例,将抽象指标落地为具体数字,帮助读者选对硬件配置、排查吞吐瓶颈与OOM问题、评估自建与API的划算临界点。