大模型宕机的时候，没有一片雪花是无辜的…

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❸ 要想“牛马茁壮成长”，就需要AI训推&应用开发高可用 ：

这个环节，需要围绕训练、模型推理部署、 AI应用开发、 AI应用服务的整个生命周期，保障训推平台、MaaS平台、开发平台、API网关的可靠性和安全性。

让大模型开发者和AI应用的使用者，享受持续的服务和卓越的体验。

这么说吧，从 基础设施 到 数据供给 再到训推和 AI应用开发 ，就像三脚架的三个支点，缺一不可。

必须全栈高可用， 三个都稳，则大模型稳。任何一个支点有短板，则大模型危。

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那么，这样的全栈高可用方案，怎么才能获得呢？

我们以阿里云为例，来看看他们是怎么干的↓

最近，阿里云推出了 全栈AI负载高可用架构 ，给业界展示了生成式AI时代的云到底应该如何架构。

接下来，我们来看在每个层面，阿里云具体都有哪些高可用的保障。

01

AI Infrastructure HA

「AI基础设施高可用」

部署过算力集群的老司机都知道，甭管是哪家的GPU，故障率都很高，很多训练中断，都是因为GPU作妖。

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