北京
NVIDIA Dynamo是一个开源推理框架，专为在多节点、多GPU环境中部署大规模生成式AI和推理模型而设计，具备高吞吐量和低延迟特性。该框架通过智能资源管理、动态GPU分配和分布式编排来提升LLM推理效率，并缩短首Token延迟（TTFT）。Dynamo支持分离式服务，即将提示词处理（prefill）和响应生成（decode）分配到不同GPU上，以便各阶段独立优化。Dynamo可集成vLLM、SGLang和NVIDIA TensorRT-LLM等后端。本指南将使用vLLM后端部署Dynamo，涵盖基础设施搭建、容器部署，以及两种服务模式：适用于单GPU配置的聚合服务和适用于多GPU配置的分离式服务（prefill和decode使用独立worker）。完成部署后，系统将在聚合和分离式两种配置下均可处理聊天补全请求。
Dynamo提供了运行推理工作负载所需的部署脚本、容器工具和编排模块。
步骤1：克隆仓库
$ git clone https://github.com/ai-dynamo/dynamo.git步骤2：进入仓库目录
$ cd dynamo步骤3：切换到最新稳定版本
$ git checkout release/0.9.0请访问Dynamo的releases页面以获取最新稳定版本号。
Dynamo的分布式架构依赖etcd进行worker注册和服务发现，以及NATS用于prefill和decode worker之间的KV缓存事件传播。Docker Compose配置会启动这两个服务，并暴露客户端连接端口（etcd: 2379-2380，NATS: 4222、6222、8222）。这些服务需持续运行，Dynamo才能协调worker资源并路由推理请求。
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