本文由翼龙云@yilongcloud撰写。

一、引言

随着大语言模型（LLM）参数规模从数十亿扩展到数万亿，计算需求呈指数级增长。传统基础设施难以满足其巨大的显存需求和高并发推理的要求。AWS通过专为AI优化的硬件、全托管机器学习服务和弹性成本模型，为LLM的微调与推理提供了高效平台。实践表明，在AWS上运行LLM可降低40%的推理延迟，并通过弹性伸缩将基础设施成本优化30%-50%。

二、AWS运行LLM的核心优势1. 专为AI优化的计算实例

高性能GPU：提供搭载H100 Tensor Core GPU的P5实例（显存80GB）和A100 GPU的P4实例（显存40GB/80GB），专为LLM训练和推理优化。

推理专用芯片：AWS Inferentia2（搭载于Inf2实例）为LLM推理提供高吞吐量和低延迟，成本效益比GPU高40%。

2. 全托管ML服务简化运维

Amazon SageMaker：简化LLM的端到端生命周期管理，支持一键部署、自动扩缩容和A/B测试。

Amazon Bedrock：提供通过API访问的第三方LLM（如Anthropic的Claude、Meta的Llama），无需管理基础设施。

3. 弹性与成本优化

按需实例：适合短期实验和波动负载。

Spot实例：可节省50%-90% 的训练成本（适合容错性高的任务）。

Savings Plans：为长期工作负载提供大幅折扣。

三、高效运行LLM的系统化流程1. 模型与硬件选型策略

根据模型规模选择实例：

70亿参数以下模型（如Llama2-7B）：使用g5.xlarge（A10G 24GB）​ 或 inf2.xlarge​ 进行推理。

70亿至700亿参数模型：使用p4d.24xlarge（8×A100 40GB/80GB）​ 进行微调与推理。

700亿参数以上模型：使用p5.48xlarge（8×H100 80GB）​ 进行分布式训练。

关键选择原则：模型应能在GPU显存中加载（需约2倍参数量的显存，如7B模型需约14GB），否则需使用模型分片技术。

2. 基础环境配置

选择预置环境：使用AWS深度学习容器（DLC），预装了PyTorch、TensorFlow、Hugging Face库。

配置分布式存储：使用Amazon FSx for Lustre​ 加速训练数据的读取速度。

设置VPC和安全组：确保实例间网络通畅（重要于多机训练）。

3. 模型部署与推理优化

部署流程：

模型压缩：使用SageMaker模型压缩工具包进行量化（INT8/FP16），减少显存占用。

选择部署方式：

实时推理端点：使用SageMaker端点，支持自动扩缩容。

异步推理：对延迟不敏感的长文本任务，成本更低。

批量转换：处理大量离线数据。

性能优化：

启用TensorRT或DeepSpeed推理优化。

配置动态批处理，提升GPU利用率。

四、典型应用场景与最佳实践

场景

架构

企业内部知识库问答

场景：基于企业文档构建智能问答系统。

使用Amazon Bedrock访问Claude模型，避免自建模型。

文档存储在S3中，通过OpenSearch实现向量检索。

使用Lambda和API Gateway构建无服务器API。

优势：快速上线，无需管理GPU基础设施。

大规模LLM微调

场景：使用专有数据微调70亿参数的Llama2模型。

使用SageMaker启动p4d.24xlarge训练集群。

采用DeepSpeed ZeRO优化显存使用。

训练数据存储在FSx for Lustre中。

优化：使用Spot实例节省成本，设置检查点防止中断。

高并发推理服务

场景：面向公众的AI写作助手。

使用SageMaker端点部署量化后的模型。

配置自动扩缩容策略，根据请求量调整实例数量。

前端通过CloudFront加速访问。

成本控制：设置并发限流，使用Inferentia2实例降低成本。

五、总结

在AWS上高效运行大语言模型的关键在于精准的资源配置、深度的性能优化和灵活的成本控制。