前言
在AI技术飞速发展的今天，大语言模型（LLM）、多模态模型等前沿技术正深刻改变行业格局。推理服务是大模型从"实验室突破"走向"产业级应用"的必要环节，需直面高并发流量洪峰、低延时响应诉求、异构硬件优化适配、成本精准控制等复杂挑战。
阿里云人工智能平台 PAI 致力于为用户提供全栈式、高可用的推理服务能力。在本系列技术专题中，我们将围绕分布式推理架构、Serverless弹性资源全球调度、压测调优和服务可观测等关键技术方向，展现 PAI 平台在推理服务侧的产品能力，助力企业和开发者在AI时代抢占先机，让我们一起探索云上AI推理的无限可能，释放大模型的真正价值！
当大模型推理服务遭遇突发流量，扩容往往慢在"最后一分钟"：新实例扩缩容过程中，仍需从存储系统上拉取数十乃至上百 GB 的模型或数据，网络 IO 成为瓶颈。当突发流量来临时，这种延迟会导致自动扩缩容机制失效，算力在等待模型加载的过程中持续闲置，而客户请求已在接入层大量堆积。另外在多模态AIGC生成的场景中，推理请求会涉及到频繁切换基础模型和lora模型，每次切换都需从存储系统回源读取模型，导致推理延迟大幅延时增加。
为了解决这个问题，PAI-EAS提供本地目录内存缓存（Memory Cache）的大模型分发加速功能。具体的实现原理如下图所示： 
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利用空闲内存将本地目录中的模型文件缓存到内存中。
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该缓存支持LRU淘汰策略和实例间共享，以文件系统目录形式呈现。
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无需修改业务代码，直接读取缓存配置的目标本地目录中的文件，即可享受加速效果。
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同一服务的不同实例会形成p2p网络，实例扩容时可通过p2p网络就近读取缓存文件，加速扩容速度。
模型切换的加速效果如下：
注：单位为秒，下表为实验结果，最终的加速效果以实际情况为准 
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当缓存中没有对应的模型时，大模型缓存加速会自动回源读取模型。如该文件通过OSS挂载，则大模型缓存加速会从OSS拉取文件。
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服务内的多个实例会形成内存共享集群，加载相同模型时直接从远端内存拉取，读取时间与文件大小呈线性相关。
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服务扩容时，新实例会加入内存共享集群，初始化模型可直接从远端读取，弹性扩缩容更快，适合弹性场景。
使用方式
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登录PAI控制台，在页面上方选择目标地域，并在右侧选择目标工作空间，然后单击进入EAS。
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在推理服务 页签，单击部署服务 ，选择自定义模型部署>自定义部署。
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在服务功能 的区域，进行内存缓存加速的相关配置。
PAI同时发布了模型权重服务能力，可以大幅度降低LLM场景下的推理服务冷启动与扩容时长。详见链接：
PAI 重磅发布模型权重服务，大幅降低模型推理冷启动与扩容时长
系列简介：云上AI推理平台全掌握
本系列 《云上AI推理平台全掌握》 将深度解析阿里云AI推理平台的技术架构、最佳实践与行业应用，涵盖以下核心内容：
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技术全景：从分布式推理、动态资源调度到Serverless，揭秘支撑千亿参数模型的底层能力。
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实战指南：通过压测调优、成本优化、全球调度等场景化案例，手把手教你构建企业级推理服务。
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行业赋能：分享金融、互联网、制造等领域的落地经验，展示如何通过云上推理平台加速AI业务创新。
无论客户是AI开发者、架构师，还是企业决策者，本系列都将为客户提供从理论到实践的全方位指导，助力客户在AI时代抢占先机。让我们一起探索云上AI推理的无限可能，释放大模型的真正价值！
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