主要观点：大型语言模型（LLM）促使软件开发环境进化，组织正将其融入系统以改善用户体验，但在生产环境中部署 LLM 存在困难，需用基于 Kubernetes 在 AWS 上的微服务架构来解决，文章探讨了在 AWS 上构建、部署可靠的 LLM 驱动微服务的全过程，包括架构考虑、构建服务、部署到 EKS 及资源管理等方面。
关键信息：

• LLM 带来先进自然语言处理能力，组织需整合其提升体验。
• 生产部署 LLM 有困难，需特定架构解决。
• 微服务架构包含 API 网关等核心组件，数据流程有特定模式。
• 有三种 LLM 部署策略可选，实例选择很关键。
• 设计需考虑可扩展性和可靠性，如无状态服务、HPA 等。
• 可通过响应缓存、异步处理等策略处理延迟。
• 选择合适框架构建服务，注重错误处理。
• 在 AWS EKS 上设置集群，进行容器优化及资源管理。
• 实现智能自动缩放、全面健康检查和监控警报。
  重要细节：
• 不同 LLM 部署策略的特点及适用场景。
• 微服务各组件的作用及数据流程细节。
• HPA 配置示例及多 AZ 部署方式。
• 各种性能优化策略及代码实现。
• EKS 集群创建方式及容器优化要点。
• 资源管理的配置示例及监控指标。