在人工智能产业的蓬勃发展中，大型语言模型（LLM）以其强大的推理能力为各领域带来了前所未有的解决方案。DeepSeek等模型的爆火，更是将AI技术推向了新的高潮。然而，对于个人用户和企业而言，如何有效地利用这些模型却成为了一个亟待解决的问题。vLLM，正是在这一背景下应运而生，它以其便捷的模型接入方式，大大降低了技术门槛，拉近了普通用户与前沿AI技术之间的距离。

vLLM：连接模型与应用的桥梁

vLLM（访问官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/）通过其独特的接入方式，让用户能够轻松地向模型发起推理请求，大大缩短了从模型到应用的距离。无论是个人用户还是企业用户，都能通过vLLM快速享受到LLM带来的便利和创新体验。与个人用户对LLM的推理需求不同，企业级应用更加注重vLLM的大规模部署及其作为产品基础形成对外提供服务的能力。

规模化部署的挑战与“不可能三角”

尽管vLLM为企业带来了前所未有的机遇，但在规模化使用的过程中，企业也面临着诸多挑战。这些挑战主要包括：

• 大规模参数量：LLM的庞大参数规模导致模型体积巨大，服务启动时下载和加载模型需要漫长的时间，增加了产品迭代流程的时间成本。

• 高效推理能力：LLM必须满足实时性要求极高的交互需求，能够在数秒甚至毫秒级别内返回推理结果，并确保对话的连续性和稳定性。

• 上下文理解：LLM通过对话提供推理服务，必须确保对话之间的连贯性，避免上下文信息丢失。

除了上述性能及稳定性问题外，企业在构建和运营大规模显卡集群以支持vLLM时，还需要关注成本问题。特别是底层显卡资源的精确管控、资源使用的均衡性以及显卡本身的高昂费用，都构成了企业面临的“不可能三角”：性能、成本与稳定性难以同时满足。

FC GPU预留实例：破解“不可能三角”的钥匙

针对vLLM规模化部署中的种种挑战，函数计算（FC）提供了通用性的解决方案——GPU预留实例闲置计费。这一方案精准解决了性能、成本与稳定性之间的平衡难题：

• 性能优化：通过预先启动vLLM服务实例，确保框架及模型已部署完毕，避免了加载延迟。同时，FC的产品特性保证每次请求都能得到高效复用集群级别缓存，确保快速响应。

• 成本控制：FC GPU闲置预留实例支持灵活的计费模式，当预留实例处于闲置状态时，企业只需支付少量费用。为了进一步降低成本，企业可以使用定时预留功能，根据业务需求动态调整资源池大小。

• 稳定性保障：FC采用自主研发的调度算法，结合显存数据管理和调度机制，确保系统能够在负载高峰期保持稳定运行。同时，FC支持长链接和WebSocket调用方式，为持续对话提供稳定的交互基础。

简便的部署流程与高效的开发运维

FC还提供了一套简便的vLLM服务框架与模型解耦的部署流程。企业用户只需按照官方文档进行简单配置，即可快速部署vLLM服务。同时，FC天然支持高效的开发与运维能力，提供日常迭代、模型管理、多维度可观测指标、仪表盘以及运维流程等一系列功能，确保企业级产品的完整性和可靠性。