自建推理服务核心挑战
企业在自建并运维大模型推理服务的过程中，普遍会遇到四大核心挑战：
技术选型与适配复杂：面对 vLLM、SGLang 等多样化的开源推理框架，企业不仅选型困难，后续的适配与优化工作也极为耗时。
GPU资源成本高昂：推理业务普遍存在潮汐流量特性，推理波谷时段 GPU 只能空转，导致昂贵的 GPU 算力资源利用率低下，造成严重的成本浪费。
性能优化存在瓶颈：大模型权重导致服务冷启动时间长，而针对特定硬件进行深度性能调优的技术壁垒高，难以达到理想的推理效率。
部署与运维难度高：自行实现多机推理、PD 分离等高性能架构门槛极高，且后续的故障恢复、弹性伸缩、灰度发布等运维流程繁琐且易出错。
产品简介
弹性推理服务平台是基于腾讯云容器服务（TKE）构建的大模型推理服务平台，提供从模型部署、服务管理、推理加速到资源调度的一站式能力，帮助企业高效部署和管理生产级大模型推理服务。
应用场景
TKE 弹性推理服务 聚焦以下三大核心应用场景，帮助不同需求的企业快速落地大模型推理业务：
快速构建生产级 LLM 应用：为寻求替代 MaaS、希望自主掌控 AI 能力的企业提供一站式解决方案。无论是大模型推理服务还是 AI+具体场景，用户都可一键部署经过深度优化的推理服务。
搭建企业内部 ML 平台：作为一套 “AI Infra 套件”，TKE 弹性推理服务为企业提供搭建内部 ML 平台所需的核心底座。TKE 弹性推理服务和 TKE 生态深度集成，企业可将其无缝集成至自有工具链，使算法团队能聚焦于模型研发本身。
盘活存量 GPU 算力：通过灵活的资源纳管方案，允许企业将已有的 CVM 统一接入 TKE 弹性推理服务进行调度，将闲置或存量算力高效用于 AI 推理任务，实现硬件成本的最大化利用。
核心优势
一键式部署与多框架兼容：内置 vLLM、SGLang 等主流框架，并深度集成腾讯自研 TACO 加速框架。用户可通过控制台、CLI 或 API 从模型广场一键部署模型，彻底解决了“技术选型复杂”的痛点。
自研框架加速与架构优化：通过集成 TACO 推理加速框架及原生支持 PD 分离架构，显著提升推理性能。内置的镜像与模型加载加速能力，可将服务冷启动时间缩短至秒级，有效突破了“性能优化瓶颈”。
企业级运维自动化：平台完整接管了故障容错、模型路由、滚动更新、弹性伸缩等复杂的底层运维操作。这套自动化体系将团队从繁琐的部署运维工作中解放出来，确保推理服务的高可用性。
GPU 利用率最大化：依托 TKE 弹性推理服务的资源混部与离线算力调度能力，能够智能地将潮汐流量下的闲置算力用于其他离线任务，有效拉升 GPU 综合利用率。
大模型推理专属监控：提供从资源到服务的端到端可观测性，内置针对 TTFT（首字时延）、TPOT（ 输出吞吐率）等大模型核心指标的监控与告警，确保服务健康度的实时可观测。
使用流程
1. 准备推理资源：首先，创建用于承载推理业务的应用集群。随后，在集群下创建资源组 ，并将您已购买或已有的 VM节 点导入该资源组，完成算力准备。
2. 部署推理服务：在控制台单击“新建推理服务”，进入配置页面。从模型广场中选择目标模型，设定推理框架、部署架构（单机/多机/PD 分离）及服务访问方式后，即可一键部署。
3. 监控与日志：服务成功运行后，利用平台集成的监控与日志功能，实时追踪服务的运行状态，并密切关注 TTFT、TPOT 等关键性能指标。
4. 服务生命周期管理：在服务详情页，您可以对线上服务执行更新（支持滚动更新）、重启 、删除以及实例的扩缩容等全生命周期管理操作。
注意：
在进行资源准备时，请确保所选 CVM 节点的规格（尤其是 GPU 型号和显存）满足目标模型的推理要求，以避免部署失败。
相关服务
TKE 弹性推理服务内的所有计算节点均由云服务器（CVM）实例（特别是 GPU 实例）提供。有关更多信息，请参见 云服务器产品文档。
TKE 弹性推理服务推理集群必须建立在私有网络（VPC）环境下，以保障网络的安全与隔离。集群内的所有节点和推理服务都在指定的 VPC 内进行通信。有关更多信息，请参见 私有网络产品文档。
模型权重文件可以存放于对象存储（COS）中，并在创建推理服务时进行挂载，实现计算与存储的分离。有关更多信息，请参见 对象存储产品文档 。
当需要推理服务暴露至公网或内网进行访问时，TKE 弹性推理服务 会自动创建并绑定负载均衡（CLB）实例，以实现流量的分发和转发。有关更多信息，请参见 负载均衡产品文档。
TKE 弹性推理服务的监控数据可以对接到腾讯云 Prometheus 监控服务，日志数据可以投递至日志服务（CLS），实现对推理服务的统一观测和告警。有关更多信息，请参见 Prometheus 监控服务产品文档 和 日志服务产品文档。
