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Agentic AI 平台的架构、构建与运营深度技术文档

Agentic AI 工作负载运营中面临的 5 大核心挑战

EKS Auto Mode、Karpenter、MNG、Hybrid Node 的 GPU 工作负载最优节点策略

A complete guide for adopting Amazon EKS Hybrid Nodes: architecture, configuration, networking, DNS, GPU servers, cost analysis, and Dynamic Resource Allocation (DRA)

2-Tier GPU 오토스케일링·DCGM/vLLM 모니터링·Bifrost→Bedrock Cascade Fallback·Hybrid Node 온프레 통합·대형 MoE 배포 실전 교훈

EKS GPU 节点策略、Karpenter·KEDA·DRA 资源管理、NVIDIA GPU 栈、AWS Neuron 栈

在 EKS 中利用 Karpenter、KEDA、DRA 进行 GPU 资源管理和成本优化

LLM Inference 성능을 극대화하는 EKS 아키텍처 개요 — vLLM, KV Cache-Aware Routing, Disaggregated Serving, LWS 멀티노드, Hybrid Node 통합의 시작점

对比 GPU 实例（p5、p4d、g6e）和 AWS 自研芯片（Trainium2、Inferentia2）在 vLLM 基础 Llama 4 模型服务中的性能和成本效率的基准测试

Mixture of Experts 模型的架构概念、分布式部署策略、性能优化原理

使用 NVIDIA Dynamo 对比聚合式与分离式 LLM 推理性能的基准测试 — 在 EKS 环境中运行 AIPerf 4 种模式

Agentic AI Platform 实战部署与配置参考架构

在 Spot 回收和调度事件中通过 GPU 工作负载 checkpoint/restore 实现无中断迁移的技术现状与 EKS 应用场景分析（实验性）

利用 Amazon EKS 和开源生态构建 Agentic AI 平台指南

llm-d 架构概念、KV Cache 感知路由、Disaggregated Serving、EKS Auto Mode 集成策略

EKS GPU 节点策略、vLLM/llm-d 推理引擎、MoE 服务、NVIDIA GPU 堆栈指南

基于 GLM-5.1 案例 — 大型开源模型 EKS 部署实战指南