Шесть шагов, чтобы снизить расходы на GPU для LLM без покупки новых карт — гайд по vLLM и Kubernetes

Инференс LLM в продакшене незаметно «съедает» ресурсы: значительная часть времени уходит на повторную обработку одинаковых промптов, неоптимальное распределение KV-кэша и неверные параметры сервинга. Высокая загрузка GPU — не всегда дефицит вычислительных мощностей, часто это сигнал к оптимизации.

Автор предлагает шесть конкретных шагов на стеке vLLM и Kubernetes: от поиска узкого места и расчёта размера KV-кэша до настройки prefix caching и проверки корректности квантования. Каждый шаг направлен на снижение потребления GPU-памяти и токенов без покупки нового железа.

Практический гайд будет полезен инженерам, которые уже запускают LLM в production и хотят выжать максимум из имеющихся карт. В материале нет абстрактных советов — только рабочие приёмы с пояснениями.