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基于eBPF和Agent构建LLM训练推理优化体系
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PART 01
背景：训练和推理的效率挑战
LLM训练开销大、效率低
训练时间长：数月
模型参数大：万亿
GPU数量多：数万
GPU利用率低：40%
代码层面训练低效的主要原因
LLM推理开销大、时延高
排查LLM推理显存消耗的挑战
从推理应用到在线LLM推理服务
从大模型到小模型：消费级GPU、CPU协同
AI训练和推理的可观测性需求
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