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大型語言模型（LLM）正以前所未有的速度滲透到各行各業，從智能客服、內容創作到代碼生成、企業知識庫，其應用場景日益豐富。然而，將這些強大的 AI 能力轉化為穩定、高效、可大規模應用的服務，卻面臨著巨大的挑戰，其中高并發處理能力和低響應延遲是衡量服務質量的兩個核心痛點。

想象一下，你的 LLM 應用在用戶高峰期卡頓、排隊甚至崩潰，或者用戶每次提問都需要漫長的等待——這無疑會嚴重影響用戶體驗，甚至導致用戶流失。如何讓你的大模型服務既能“扛得住”海量請求，又能“跑得快”及時響應？

這需要一個系統性的優化工程，涉及從模型本身的選型與優化，到推理框架的極致加速，再到服務架構的多層次緩存設計等多個環節。本文將深入探討實現 LLM 服務高并發與低延遲的核心策略與技術方案，包括：

1. 模型優化先行： 參數選型、模型蒸餾、模型量化。
2. 推理框架加速： KV 緩存、FlashAttenti