Phần 6: Enterprise Serving & Quantization Với vLLM
← Chương trước: Phần 5: Căn Chỉnh Hành Vi (Preference Alignment): DPO & GRPO | Mục lục Series Answer-first: Triển khai vLLM trên hạ tầng Production đạt thông lượng cao nhờ PagedAttention chống phân mảnh VRAM, Chunked Prefill giảm độ trễ TTFT, Dynamic LoRA nạp adapter tức thì, và lượng tử hóa AWQ/GPTQ giúp nhân đôi throughput trên cùng cấu hình GPU. Huấn luyện và căn chỉnh hành vi thành công một mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) mới chỉ giải quyết được một nửa chặng đường. Trong môi trường doanh nghiệp thực tế, đưa mô hình lên hệ thống phục vụ (Production Serving) đòi hỏi bạn phải giải quyết ba thách thức cực kỳ khắc nghiệt: Lượng truy cập đồng thời lớn (Concurrency), Độ trễ phản hồi thấp (Low Latency) và Chi phí máy chủ tối giản (Compute Cost). ...