0. 导读：为什么“会建架构”不等于“会建基础设施”

• 低延迟

  交互式 Agent 对首 token 时间（TTFT）与端到端时延极度敏感。

• 高吞吐

  大模型计算密度高，显存墙、带宽墙、调度墙层层叠加。

• 弹性+成本

  GPU 单价高，需支持秒级扩缩、Spot/Preemptible 实例混部。

• 可靠性

  模型崩溃、KV-Cache OOM、Agent 死循环都要能自愈。

本文从“七层栈”模型切入，逐层给出开源工具矩阵 + 生产级配置示例 + 避坑指南。

1. AI基础设施的七层栈（7-Layer Stack）

AI基础设施七层技术栈

层级	关键职责	典型开源/云原生工具
① 用户交互层	请求入口、会话保持	客户端应用程序，如Web、移动设备或命令行界面（CLI）
② API&编排层	统一网关、Agent 逻辑	API网关/反向代理（如NGINX、Envoy、Kong）和智能体框架（如LangChain、KAgent、CrewAI、AutoGen）
③ 数据&记忆层	上下文、长期记忆	向量数据库（如Pinecone、Weaviate、Qdrant、Chroma）和缓存与内存（如Redis、SQL数据库）
④ 模型服务层	加载模型、高并发推理	推理服务器（如vLLM、TGI、TensorRT-LLM、Triton）和模型注册与微调（如Hugging Face、MLflow）
⑤ 编排&运行时	容器生命周期、工作流	容器编排（如Kubernetes）和工作流编排（如Airflow、Prefect、Dagster）
⑥ 硬件加速层	GPU/CPU/TPU 裸金属	计算资源（如NVIDIA GPU、AWS Inferentia、Google TPU）和网络（如高带宽网络）
⑦ 观测性层	指标、日志、Trace	Prometheus / Grafana / Loki / OTEL

数据流顺序：①→②→③→④→③→②→①，全程可观测（⑦）。

2. 端到端推理链路拆解（含 RAG + Agent）

推理链路

2.1 逐步分解

1. 用户：提示

   → 用户输入提示信息

2. API 网关

   （Kong） → 作为API的入口点，处理用户请求并将其路由到适当的服务，可做 JWT 鉴权、token 级限流。

3. Agent 框架

   （KAgent/LangChain） → 负责协调和管理模型服务的调用。

4. RAG 检索

   将查询向量化 → 调 Pinecone/Qdrant → 返回 Top-K 文档

5. 记忆系统

   → Redis 查“相似问题是否已答”（语义缓存）；PG 存长周期对话记录

6. 模型路由

   Router 根据“模型负载+显存余量”挑实例 → 调 vLLM；KV-Cache 复用：连续对话只算增量 token，延迟↓ 60%

7. 后处理 / 工具调用

   → Agent 视情况调外部 API（查订单、发邮件）

8. 流式响应

   → 网关 → 前端

9. 观测性

   → Prometheus 采集“GPU 利用率、TTFT、Token/s”；Loki 聚合异常日志；Jaeger 追踪慢请求

3. 核心开源工具速查表（含生产建议）

3.1 推理引擎

工具	特点	建议场景
vLLM	连续批处理 + PagedAttention，吞吐↑ 2-4×	70B+ 大模型高并发
TGI	HuggingFace 官方，API 兼容 OpenAI，监控齐全	企业内网、合规场景
TensorRT-LLM	极致量化、层融合；构建需编译	在线广告、搜索等对延迟极敏感
Ollama	一条命令拉模型，支持 M1/Windows	开发机、边缘盒子

vLLM 多卡启动示例（4 × A100 40G）

# tensor-parallel-size 把模型按列切分；dtype 用 float16 省显存python-m vllm.entrypoints.openai.api_server \  --model meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf \  --tensor-parallel-size 4 \  --dtype float16 \  --max-model-len 4096 \  --gpu-memory-utilization 0.92 \  --api-key ${VLLM_API_KEY}

3.2 Agent / 链式框架

• LangChain

  生态最全，900+ 工具集成；适合快速拼装。

• CrewAI

  “角色扮演”多 Agent，支持产品经理→架构师→程序员协作。

• AutoGen（MS）

• 群聊、辩论、反思模式，科研场景利器。

3.3 向量数据库

工具	语言	亮点	备注
Qdrant	Rust	过滤+向量混合查询、分布式	生产推荐
Chroma	Python	嵌入式/本地开发零依赖	数据≤100 万条
Weaviate	Go	GraphQL 接口，支持多模态	企业级

4. KV-Cache 深度解析（常被忽视的 2-5× 提速点）

4.1 原理

Transformer 自回归解码时，每步都要用“之前所有 token”的 Key/Value。

KV-Cache 把这些向量缓存下来，新 token 只需计算自己的 K/V，复杂度从 O(n²)→O(n)。

4.2 显存占用公式（单头）

KV_cache_bytes = 2 × n_layer × n_head × d_head × seq_len × batch_size × dtype_bytes

示例：LLaMA-2-70B

• n_layer=80, d_head=128, dtype=float16 → 2×80×128×seq_len×batch×2B
• seq_len=4k, batch=16 → 约 2 GB/卡，长文本或大单批极易 OOM。

4.3 优化策略

1. Cache 量化

   INT8 压缩 50% 显存，精度损失<1%。

2. Cache 卸载

   把早期层卸载到 CPU / NVMe，用时再拉回。

3. 滑动窗口

   只保留最近 2k token，适合聊天场景。

4. PageAttention

   （vLLM 已内置）：按块分配，消除显存碎片。

5. 成本优化六板斧

手段	落地要点	节省幅度
1. 语义缓存（Redis + 向量相似）	命中率 30-50%	总成本↓ 20-35%
2. Spot / 抢占式实例	批处理、离线微调	计算费↓ 70%
3. 动态批处理 + Continuous Batching	吞吐↑ 2-3×	单卡成本↓ 50%
4. 量化（INT8 / INT4 / GPTQ）	显存↓ 50-75%	GPU 数↓ 一半
5. 模型路由（小模型兜底）	80% 简单问 GPT-3.5，20% 难问 GPT-4	成本↓ 60%
6. 按“队列深度”扩缩	自定义 HPA（KEDA）	无流量时缩到 0

6. 可观测性与告警模板

Prometheus 采集指标示例（vLLM 已暴露 /metrics）

# P99 首 token 时间>2s 或 GPU 利用率<30% 均告警groups:-name:vllm_slorules:-alert:TTFT_Slowexpr:histogram_quantile(0.99,vllm:time_to_first_token_seconds_bucket)>2for:2mannotations:summary:"vLLM P99 首 token 延迟超 2s"-alert:GPU_LowUtilexpr:avg(nvidia_gpu_utilization_gpu)<30for:10mannotations:summary:"GPU 平均利用率低于 30%，请检查批大小或流量"

Grafana 面板核心图：

• QPS、Token/s、TTFT、GPU 显存占用、KV-Cache 命中率。

7. 生产起步：最小可用架构（MVP）

1. 1 × Kong

   （Ingress + 限流）

2. 2 × vLLM Pod

   （GPU 共享模式，单卡 24G 可跑 13B-INT8）

3. 1 × Qdrant

   （向量库三节点，磁盘型）

4. 1 × Redis Cluster

   （语义缓存 + 分布式锁）

5. Prometheus + Grafana + Loki

   （观测三件套）

全部用 Helm 一键安装，<30 分钟可上线。

8. 结语：把基础设施变成竞争壁垒

AI 进入“工程化红利”阶段，会训模型不再是护城河，能把模型便宜、稳定、合规地跑到千万并发才是。 用本文的七层栈+工具矩阵，先让系统跑起来，再按“观测→ profiling → 优化”闭环持续迭代，基础设施就能从成本中心变成战略优势。

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