云上AI推理平台全掌握(2): 分布式推理与EP专家并行

主要观点总结

本文介绍了阿里云人工智能平台PAI的推理服务能力，特别是在分布式推理架构中的应用。文章涵盖了多种分布式推理技术，包括张量并行、专家并行、流水线并行和数据并行等，并详细描述了PAI在使用这些技术时的特点和优势。此外，文章还介绍了PAI的多机分布式推理服务的工作原理、流量分配机制、生命周期管理，以及通过EAS自定义部署和Model Gallery一键部署的方式。最后，文章以此系列的内容为主题，展望了云上AI推理平台的未来发展。

关键观点总结

关键观点1: 阿里云人工智能平台PAI致力于为用户提供全栈式、高可用的推理服务能力。

PAI通过分布式推理技术应对高并发、低延迟等挑战，助力企业和开发者在AI时代抢占先机。

关键观点2: 分布式推理是大规模语言模型（LLM）部署中的关键技术，主要用于解决单卡显存不足、计算效率低等问题。

PAI采用了多种分布式推理方法，包括张量并行、专家并行、流水线并行和数据并行等，以提高大模型的服务性能和稳定性。

关键观点3: PAI的多机分布式推理服务引入了实例分组的概念，通过高性能网络通信和实例编号控制完成请求的处理。

该服务支持滚动更新，并在流量分配、生命周期管理等方面具有优势。

关键观点4: 通过EAS自定义部署和Model Gallery一键部署，用户可以方便地部署和更新推理服务。

这些部署方式支持分布式推理，并提供了参数配置表单以调整关键参数。

关键观点5: 本系列将深度解析阿里云AI推理平台的技术架构、最佳实践与行业应用。

内容涵盖技术全景、实战指南、行业赋能等方面，为AI开发者、架构师和企业决策者提供从理论到实践的全方位指导。

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