什么时候应该结合本地和云端LLM推理？

混合方案何时优于纯本地或纯云端

决定因素是需求的波动性,而不是单次请求的原始成本。 如果流量稳定——每天请求数量大致相同、模型大小大致相同——直接为这种稳定负载选择成本更低的单一环境即可。只有当需求波动足够大,以至于按峰值配置本地设备会导致大部分时间闲置时,混合方案才划算。

第二个因素是偶尔需要比本地硬件能承载的更大模型。如果95%的工作负载能轻松在本地硬件上运行,但每周有少数请求需要大得多的模型,为覆盖这种罕见情况购买足够的本地硬件通常是浪费的——只把这部分请求路由到租用的云端GPU,整体成本更低。

数据驻留要求也可能促成混合方案,但方向与成本考量相反:将敏感内容严格保留在本地,只把非敏感、时效性较低的工作负载路由到云端。在这种情况下,划分依据是政策,而不是硬件限制。

如何设计路由逻辑

三种路由模式覆盖了大多数实际场景,大致按复杂度递增排列。

• ▸**按请求大小路由:** 最简单的模式。检查每个传入请求——所需模型大小、上下文长度或明确的优先级标记——并将超过固定阈值的请求发送到云端,其余留在本地硬件。易于理解和调试,但不会根据本地系统当前的繁忙程度自适应。
• ▸**按队列深度突发:** 只有当本地队列积压超过设定阈值时,才将请求发送到云端。这种方式能适应实际负载,而不是遵循静态的单请求规则,但需要监控以及更多的应用逻辑来追踪队列状态并做出路由决策。
• ▸**本地优先、云端回退:** 每个请求先在本地尝试,只有在超时或明确的本地失败(例如处理大请求时内存不足)时才回退到云端。在现有的纯本地方案上实现起来很简单,但会给最终回退的请求增加延迟,因为它们要先等待本地尝试失败。
• ▸在这三种模式中,应用与两个推理后端之间的API兼容层能让路由决策对应用其余部分保持透明——应用代码只调用一个端点,路由逻辑在幕后决定实际由哪个后端处理请求。
• ▸关于这个决策的成本方面——云端GPU每小时的实际费用,以及与本地硬件摊销成本的比较——请参见云端GPU每小时成本和RunPod与Vast.ai价格对比,获取可代入上述阈值决策的具体供应商数据。