写在前面

大型语言模型（LLM）正以前所未有的速度渗透到各行各业，从智能客服、内容创作到代码生成、企业知识库，其应用场景日益丰富。然而，将这些强大的 AI 能力转化为稳定、高效、可大规模应用的服务，却面临着巨大的挑战，其中高并发处理能力和低响应延迟是衡量服务质量的两个核心痛点。

想象一下，你的 LLM 应用在用户高峰期卡顿、排队甚至崩溃，或者用户每次提问都需要漫长的等待——这无疑会严重影响用户体验，甚至导致用户流失。如何让你的大模型服务既能“扛得住”海量请求，又能“跑得快”及时响应？

这需要一个系统性的优化工程，涉及从模型本身的选型与优化，到推理框架的极致加速，再到服务架构的多层次缓存设计等多个环节。本文将深入探讨实现 LLM 服务高并发与低延迟的核心策略与技术方案，包括：

1. 模型优化先行： 参数选型、模型蒸馏、模型量化。
2. 推理框架加速： KV 缓存、FlashAttenti