用途：部署 LLM 与机器学习模型用于生产推理，侧重自托管服务、GPU 优化，以及与前端应用集成。
主要能力：提供模型服务引擎选型（LLM 侧 vLLM、TensorRT-LLM、Ollama；非 LLM 侧 BentoML、Triton）、流式响应（SSE）模式、LangChain/LlamaIndex 编排与 RAG、GPU 显存估算与量化（FP16/INT8/INT4、AWQ）、批处理、多模型路由、API 网关限流鉴权、Prometheus 监控指标及基准测试脚本。
使用方式：vLLM 安装 pip install vllm，启动示例 vllm serve meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct --dtype auto --max-model-len 4096 --gpu-memory-utilization 0.9 --port 8000；vLLM 提供 OpenAI 兼容端点，可改用 base_url=http://localhost:8000/v1 迁移。BentoML 通过 @bentoml.service 与 @bentoml.api(batchable=True) 定义服务。基准测试可用 python scripts/benchmark_inference.py --endpoint ... --concurrency 32 --requests 1000。
适用场景：自托管开源模型部署、AI API 与流式聊天后端、传统 ML 模型服务、RAG 管线、推理吞吐与延迟优化、Kubernetes 部署。
限制：具体收费标准、价格与性能收益数字资料中除引擎特性描述外暂未提供；显存估算公式与量化收益仅为资料给出的经验值；实际部署需按硬件与模型调整参数。