很多團隊在導入 AI 時，會不自覺犯下一個錯誤：
「我們要跑 AI，就照訓練架構來設計吧。」
結果常見狀況是：
- GPU 規格買太高，卻用不滿
- VRAM 不夠，context 一拉就爆
- 速度不穩，延遲忽快忽慢
- 成本高，但使用體驗不佳
問題不在技術，而在 方向搞錯。
👉 推論為主的 AI，從一開始就該用「完全不同的架構思維」來設計。
先給結論（一句話版）
推論為主的 AI 架構，核心不是「算力最大化」，
而是「穩定、低延遲、記憶體友善、好維運」。
一個關鍵前提：你不是在「養模型」
在推論為主的場景中：
- 模型已經訓練完成
- 不需要反向傳播
- 不追求極致 FLOPS
👉 你在做的事情其實是：
「把模型，變成一個穩定可用的服務。」
推論架構設計的 5 大核心原則
原則一：記憶體優先於算力
在推論場景中，第一個問題永遠是：
模型能不能完整放進記憶體？
設計重點
- VRAM / Unified Memory 是否足夠
- 模型大小（含 KV Cache、context）
- 預留 buffer 與 framework 空間
📌 算力不夠是「慢」，記憶體不夠是「不能用」。
原則二：延遲穩定性 > 峰值速度
推論不是 benchmark 比賽。
真實世界在意的是：
- 每次回應是否穩定
- P95 / P99 latency
- 使用者感知時間
📌 一個：
- 平均 50ms
- 但偶爾 500ms
的系統，體驗會比：
- 穩定 120ms
的系統差很多。
原則三：Context 與 KV Cache 要「被管理」
推論架構常被忽略的一件事是：
Context 不是免費的。
架構上要考慮：
- 最大 context length
- 是否截斷歷史
- 是否摘要（summarization）
- 是否分段（chunking）
👉 不管理 context，VRAM 一定被吃爆。
原則四：單一請求不等於可無限併發
推論常見誤解：
「模型能跑一次，就能同時跑很多人。」
實際上：
- 每個 request 都會吃 KV Cache
- VRAM 會線性疊加
- 併發 ≠ 免費
設計方式
- 設定最大併發數
- 使用 request queue
- 動態 batching（若適合）
原則五：推論是「長期服務」，不是一次性任務
推論系統通常是：
- 24/7 運作
- 長時間穩定
- 要能觀測、回收、重啟
架構必備元素
- Health check
- Memory usage 監控
- OOM 保護
- Graceful restart
👉 穩定性與可維運性，比極致效能重要。
一個典型的「推論為主」AI 架構
常見組成如下：
- API Gateway
- 驗證
- 流量控制
- Request 限流
- Inference Service
- 常駐模型
- 控制 context
- 管理 KV cache
- Memory / VRAM Pool
- 模型常駐
- 避免反覆載入
- Optional：RAG Layer
- 向量資料庫
- Context 組裝
- Monitoring
- Latency
- VRAM usage
- Error rate
推論為主 vs 訓練為主：設計差異總表
| 面向 | 推論為主 | 訓練為主 |
|---|---|---|
| 核心目標 | 穩定服務 | 模型學習 |
| 關鍵資源 | 記憶體 | 算力 |
| GPU 使用 | 中等 | 極高 |
| 延遲 | 極重要 | 不重要 |
| 系統型態 | 長期服務 | 批次任務 |
| 成本模型 | 持續營運 | 一次性 |
常見錯誤設計（請避開）
❌ 用訓練級 GPU 當推論主力
❌ Context 無限制成長
❌ 沒有併發控制
❌ 沒有 VRAM 監控
❌ 每個 request 都重新載入模型
一句話請直接記住
推論為主的 AI 架構，
本質上是一個「記憶體受限、延遲敏感的服務系統」。
最後結論
如果你的 AI 專案 80% 時間都在推論，
那你的架構就應該 80% 為推論而設計。
這代表：
- 不必追求最強 GPU
- 要追求最穩定的體驗
- 要能長期跑、不爆、不累