自架推理服務的完整調校：從裝好到跑滿
裝起來能跑，跟跑到硬體極限之間差了三到五倍。這是逐項調校的順序。
多區部署與故障轉移：模型服務的高可用設計
GPU 資源稀缺讓高可用比一般服務更難。這是務實的分級策略。
推測解碼：在不換硬體的前提下加速生成
用小模型草擬、大模型驗證，生成速度常能提升一到兩倍。
GPU 資源排程：讓訓練與推論共用叢集
訓練與推論搶卡是常見痛點。這是可運作的分時與優先權設計。
邊緣與本地部署：離線環境的模型服務
不能連外網的環境有自己的一套限制。這是實務上的取捨。
延遲預算分配：從使用者體驗反推每一段的上限
先決定使用者能忍受多久，再把時間分配給各個環節。
成本歸因到功能：知道每個功能花了多少錢
帳單只有一個總數，無法做決策。這是把成本拆到功能層級的做法。
自架還是用 API：把成本算清楚再決定
自架的成本不只是顯示卡租金。這篇把常被忽略的項目列出來一起算。
模型路由：用小模型接住八成流量
不是每個請求都需要最貴的模型。路由做得好，成本可以砍掉一半以上。