AI 训练 vs 推理
作者：微信文章AI 训练 vs 推理
训练＝把“新员工”从小白带成行家；一次投入重、周期长。
推理＝让“老员工”正式上岗接客；讲究高并发、低时延、稳如老狗。
同一套算力，不同的“用法”。搞清楚差异，选规格才能不踩坑。
一眼看懂训练和推理
记忆法：训练看“学得好不好”，推理看“接待快不快”。
训练怎么配
通用套路（四步走）
小规模试跑：先 1–2 张卡对齐 loss 曲线和 s/step，别一上来豪配。
轻量微调优先：能 LoRA/QLoRA 就别全参，显存直接“腰斩级”省法。
加速技巧：混合精度、长序列优化（如 FlashAttention-2 等），同时间多出有效步。
再横向扩：指标达标后再多卡并行，别“人闲卡不闲”。
平台加成
可视化训练与镜像管理：一键固定住“能跑通”的环境，避免反复重配；
弹性调度与秒级计费：白天多给几张卡、夜里缩回，按用量付费不心疼；
费用中心 + 监控：训练日报（性能/成本/利用率）自动出。
目的：先把路子跑通，再把规模做大；每一步都能看到“钱花哪儿了、效果咋样”。
推理怎么配
三件“必备神器”
连续批处理（Continuous Batching）：把零散请求“拼桌”，同样卡跑出更高吞吐；
PagedAttention（KV 分页）：像给显存做内存管理，更少碎片、更多并发；
量化（AWQ/GPTQ 等）：把模型“瘦身”，显存占用下降，成本跟着降。
工程化要点
QPS 与 P95 延迟一起看：只拉吞吐不控延迟，体验会“翻车”；
拓扑友好：多卡并行注意网络带宽与跨机通讯，不然“省在模型、亏在链路”；
OpenAI 兼容 API：旧应用迁移简单，少写胶水代码少背维护成本。
以上“神器”与工程化实践，可通过vLLM 推理引擎一键落地，平台侧已适配。
像订套餐
注意：这是思路清单，不是硬件列表。实际还要按你项目的 QPS、上下文长度、预算校准。
训练套餐
入门省心型：LoRA/QLoRA + 小规模试跑 → 达标再扩；
进阶稳健型：加入混合精度、梯度累积、长序列优化；
专家冲刺型：分布式训练 + 数据并行/张量并行，配弹性调度控预算。
推理套餐
轻负载日常型：量化模型 + 小批处理，保证 P95<目标；
标准业务型：vLLM（连续批处理 + PagedAttention）+ 监控告警 + 自动缩扩容；
高并发峰值型：多副本 + 负载均衡 + 拓扑优化 + 分区路由，QPS 冲高但延迟“钉住”。
两种“算账法”
训练账（阶段性）
输入：数据量、目标效果、时限；
过程指标：s/step、显存利用率、吞吐；
产出指标：验证集效果（准确率、Rouge 等）。
合格做法：先估目标步数与批大小→测 s/step →粗算 GPU·小时 →反推预算；不够就调策略（轻量化/增卡/降目标）。
推理账（持续性）
核心：成本/千 Token（或/条调用）
影响因子：量化与批处理（吞吐↑）、上下文长度（KV 开销）、并发策略、峰谷扩缩。
合格做法：设成本红线，P95 与成功率达标后，再用批处理与量化去“挤水分”。
平台把复杂活儿“打包代管”
统一调度（优先级/公平队列 + 弹性扩缩）：要事插队、闲时回收，避免“空转烧钱”；
一站式 AI 开发：数据→训练→推理→智能体/API 全在一处；
镜像与多租户：环境可复现、团队分角色/配额；
监控 + 费用中心（秒级计费）：性能/利用率/成本“三张表”日清周结。这些能力在算力调度平台里已“开箱即用”，目的很简单：更快上线、更稳服务、更可控的成本。
避坑清单
训练没对齐指标就扩卡 → 白花钱；
只堆硬件不做软件优化 → 吞吐上不去，单次成本下不来；
只看均值不看 P95 → 用户体感会“翻车”；
环境漂移 → 今天能跑明天报错，镜像固定住；
忘了峰谷策略 → 夜里空转是“肉眼可见的漏财”。
总结
训练决定“你能练到多强”，推理决定“你服务得多稳”。
选对套餐、盯紧指标、用好平台，同样预算能跑出两倍效果。
数界观
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