汉得企业级大模型训练与管理平台-灵炼（英文名 H-AI TrainHub，以下简称灵炼），是汉得 AI Factory 融合解决方案的企业级一站式模型训练与管理平台，覆盖数据集管理、精调、推理部署与评测等端到端能力，专注性能与安全保障，全面支撑企业 AI 模型开发与落地。

本文将带您快速掌握灵炼模型部署的推理新能力：在现有 vLLM 推理引擎基础上，集成 NVIDIA NIM 与 NVIDIA Dynamo 推理框架，构建统一、高效且可扩展的推理平台。从镜像维护、模型版本配置，到部署选择、服务监控，再到一键对接灵猿 AI 中台，帮助您为不同业务场景选择最合适的推理方案。

做过大模型私有化落地的团队应该都有体会：模型部署这件事，难的从来不是“跑起来”，而是“跑得稳、跑得快、管得住”。同一个模型，换个引擎、换套参数，吞吐和时延可能差出一倍。

在推理侧，灵炼此前一直以 vLLM 作为默认引擎。vLLM 足够优秀，但随着企业 AI 应用从“试点验证”走向“规模化生产”，单一引擎的局限逐渐显现：

💢场景在分化

有的客户追求开箱即用与企业级支持保障，有的客户在多机多卡集群上追求极致吞吐，一把尺子量不了所有场景；

💢算力驱动营收

GPU 算力是企业级AI部署的核心资源，推理方案 每提升一分吞吐，就意味着处理相同工作负载时 所需的 GPU 数量更少 ——方案选择将直接影响 企业拓展营收规模与降低总体拥有成本(TCO)的能力；

💢生态在演进

基于 NVIDIA 构建的推理软件栈（TensorRT-LLM、NIM、Dynamo）持续优化 ，企业需要一条能持续吸纳新推理能力红利的路径，而不是被锁死在某一代方案上。

因此，灵炼此次升级的意义不只是“多了两个选项”，而是让平台具备了多能力栈管理的体系化能力——容器镜像、模型适配、部署选择、参数实践、监控运维一条链路打通。企业只管按场景选用，把“换推理方案”的成本压缩到一次下拉选择。

部署再升级！灵炼模型部署正式接入 NVIDIA NIM 与 NVIDIA Dynamo，形成 vLLM、NIM、Dynamo 三大推理技术协同的架构，进一步提升模型服务的性能、稳定性与运维效率。

在现有 vLLM 基础上，新增对 NVIDIA NIM 与 NVIDIA Dynamo 的支持。部署时可根据模型配置按需选择推理方案，通过一套标准化流程实现多种推理技术的统一部署与管理。

底层配置支持维护通用镜像；针对 NIM 模型专用镜像的特点，支持在模型仓库对应版本上维护 NIM 专用镜像，镜像跟着模型版本走，部署自动带出。

平台内置各推理方案可配置的内置参数与最佳实践，部署时给出推荐配置，无需从零翻阅引擎文档调参。

NIM、Dynamo 服务指标同步支持平台监控，与  vLLM 保持一致的可观测体验。

部署完成后支持一键对接灵猿 AI 中台的模型账号维护与模型账号组合配置，推理服务直达上层应用。

认识两位新成员

先看它们所在的大图景

AI Factory 与 NVIDIA AI Enterprise

在正式介绍这两位新成员之前，有必要先理解它们从何而来。

这是一套软硬件协同设计的完整体系，目标是让企业能够规模化、可持续地把算力高效地“炼”成  AI 生产力——这也正是 AI 推理进入生产环节后，对吞吐、时延与成本提出的现实要求。

要把这座“工厂”真正跑起来，除了底层硬件，还需要一整套经过验证、可长期维护的软件栈，这就是 NVIDIA AI Enterprise。

将面向 AI 开发的微服务、框架和库与先进的  GPU 编排和基础设施管理相集成，打造出全面受支持的生产就绪型商业软件套件。助力企业自信部署领先的开源工具和AI模型，提高生产力，加速价值实现，同时以优化的资源利用率大规模运行 AI 工作负载。

可以把 NVIDIA AI Enterprise 理解为 AI Factory 的软件操作系统：AI Factory 描绘了目标形态，NVIDIA AI Enterprise 则提供了让这套体系真正落地运转的标准化软件基座。

而本次要介绍的 NIM 与 Dynamo，正是 AI Factory 软件栈中两个关键组件：一个负责让单个推理服务开箱即用、跑得又快又省心；另一个负责在大规模 GPU 集群上把分布式推理编排到极致。

理解了这层归属关系，再来看它们各自的能力，就更容易把握它们在整个 AI 工厂里所扮演的角色。

NVIDIA NIM 是一套易于使用的预构建容器工具，目的是帮助企业客户在云，数据中心和工作站上安全，可靠的部署高性能的 AI 模型推理。

它由 Model-Free NIM，Day0 NIM 和 Refresh NIM 组成 ，它把推理框架（vLLM/SGLang），最小运行时依赖，最佳推理实践统一打包为容器镜像 ，启动即为标准 API 服务。它的价值主要在三点：

✅ 开箱即用：无需自行处理复杂的推理框架部署和配置 ，容器启动时自动匹配当前 GPU 的最优 profile。其中：

✅ 性能有保障：如果用户使用的是 Refresh NIM，底层是深度优化的推理路径，在 NVIDIA GPU 上通常可获得优于通用方案的吞吐与首 Token 时延。同时用户还可针对特定需求生成自定义优化方案，并将其无缝集成到 NIM；

✅ 企业级支持：具备官方的版本维护与安全更新， 没有 高危代码漏洞风险，契合合规要求高的企业客户。

需要注意的是，NIM 镜像是“多层次” 的——每个模型和框架版本对应各自的 NIM 镜像，这对平台的镜像管理能力提出了更高要求，也是灵炼本次在产品设计上重点解决的问题。

如果说 NVIDIA NIM 解决的是“单个服务如何跑得又快又省心”，Dynamo 瞄准的则是另一个维度：大规模分布式场景下，GPU 集群如何协同把推理跑到极致。Dynamo 是一个开源的数据中心级分布式推理框架，核心能力包括：

✅ P/D 分离（Disaggregated Serving）：将推理的 Prefill（提示词计算）与 Decode（逐 Token 生成）拆到不同 GPU 组分别调度——前者吃算力、后者吃显存带宽，分开后各用其长，在长上下文、高并发场景下集群整体吞吐提升非常可观；

✅ KV Cache 感知路由：智能路由器掌握各节点的 KV Cache 分布，将请求调度到缓存命中率最高的节点，减少大量重复计算；

✅ 多级 KV 缓存管理：KV Cache可在显存、内存、本地盘之间分层流转，用更经济的存储扛住更大的缓存量；

✅ 引擎无关：底层可对接 TensorRT-LLM、vLLM、SGLang 等推理内核，Dynamo 负责上层调度与编排。

如何选择合适的推理方案？

一个务实的选型参考：日常开发验证用 vLLM；NVIDIA GPU 上的标准化高性能生产部署优先  NVIDIA NIM；当业务量大到需要跨节点扩展推理集群时，就是 NVIDIA Dynamo 的主场。

模型部署/配置维护：为各推理方案维护通用镜像。

vLLM、Dynamo 等采用“一个镜像服务所有模型”的通用镜像模式，在配置中统一登记镜像地址与版本，部署时直接引用，镜像升级只需维护一处，不再需要在各个环境里口口相传“该用哪个 tag”。

◈ 推理方案：vLLM / NVIDIA NIM / NVIDIA Dynamo；

◈ 通用镜像：维护对应的镜像地址与版本，针对 NVIDIA NIM 的渠道类型，平台内置了 Model-Free NIM。

模型仓库/模型版本：为模型版本维护 NVIDIA NIM 模型专用镜像。

与通用引擎不同，NIM 模型专用镜像与模型一一对应。灵炼将 NIM 专用镜像的维护入口设计在模型仓库的对应模型版本上，镜像与模型版本强绑定，部署时自动带出，如果官方没有发布模型专属 NIM，会默认使用 Model-Free NIM。

在模型版本上配置该版本支持的推理清单。不同模型对推理底层的适配情况不同，通过版本级的配置，部署环节只展示合法选项，从源头避免“用错引擎起不来服务”的低级错误。

模型部署：新建部署任务，选择推理方案。

◈ 模型及版本：选择目标模型；

◈ 推理方案：从该模型版本配置的方案中选择  vLLM / NVIDIA NIM / NVIDIA Dynamo；

◈ 参数配置：平台预置各引擎默认参数与最佳实践推荐值—— vLLM 的显存利用率与最大序列长度、NVIDIA NIM 的 profile 选择、NVIDIA Dynamo 的分布式拓扑等，均给出参数说明与推荐配置，同时支持关键参数自定义调优。

同一个模型，开发环境用 vLLM 快速验证，生产环境切换NVIDIA NIM 或NVIDIA Dynamo 上强度，切换成本被压缩到一次下拉选择。

新技术栈不能是“监控盲区”。部署完成后， NVIDIA NIM 与 NVIDIA Dynamo 服务的运行状态与推理指标已同步接入平台监控，与原有 vLLM 服务保持一致的运维体验，服务健康度、推理指标一目了然，问题快速定位。

推理服务就绪后，支持一键对接灵猿 AI 中台，自动完成模型账号维护与模型账号组合配置，无需在两个平台间手工复制接入信息，推理服务直达上层 AI 应用，打通从模型部署到应用消费的最后一公里。

推理世界迭代很快，平台的价值不在于押注某一个引擎，而在于把“换推理方案”这件事变得足够便宜。

以上内容主要讲解了灵炼模型部署接入 NVIDIA NIM 与 NVIDIA Dynamo 后的推理方案镜像维护、推理方案选择、部署参数最佳实践、服务监控、灵猿一键对接相关能力——从镜像、参数、监控到上层应用对接的整条链路都是现成的，企业只需按场景选择最合适的推理方案。

更多功能细节可参阅开放平台文档，或随时联系研发团队：openhand@vip.hand-china.com。

未来我们将持续迭代，为您带来更多 AI 模型开发与落地体验，期待与您交流！欢迎在评论区留言，一起探讨 AI 模型推理部署在您业务中的应用潜力~

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