一种私有化大语言模型生态服务的高效部署方法及系统

本发明涉及一种私有化大语言模型生态服务的高效部署方法及系统，包括评估模块、指标采集器、监控模块、vLLM 框架、模型集群服务模块和请求分发模块。评估模块对系统在不同硬件平台下的性能进行量化评估；指标采集器实时采集服务器集群性能指标、集群资源状态与负载信息；监控模块对服务器集群进行监控；vLLM框架动态分配计算资源，实现对多模态服务器集群的管理，并通过 PM2 进行统一管理和调度实现多模型高效并行处理任务；模型集群服务模块启动 vLLM 框架，将不同的大模型实例封装在Docker 容器中；请求分发模块根据指标采集器实时反馈的集群资源状态与负载信息自适应地分发外部请求。实现了智能化请求分发与动态负载均衡，多模态大语言模型的集成与高效管理。