本文为您汇总了GPU服务器的最佳实践，您可以根据自身业务场景选择相应的操作参考。
模型部署与推理服务
适用于需要轻量化、高性能推理的场景。本教程介绍在GPU实例上部署DeepSeek-R1蒸馏模型推理服务。
针对超大规模模型训练或高并发推理需求，通过双机分布式架构实现算力扩展。本教程介绍如何利用vllm作为DeepSeek模型的推理框架，在两台ebmgn8v实例上构建DeepSeek-V3/R1的推理服务。
适用于单机多GPU场景下的全量模型推理或训练。本教程介绍如何利用SGLang作为DeepSeek模型的推理框架，在一台ebmgn8v实例上构建DeepSeek-V3/R1的推理服务。
选用阿里云提供的DeepGPU-LLM容器镜像，帮助您快速构建大语言模型的推理环境，主要应用在智能对话系统、文本分析、编程辅助等自然语言处理业务场景。本教程介绍如何在GPU实例上使用DeepGPU-LLM容器镜像构建大语言模型的推理服务。
部署vLLM开源推理框架后，帮助您快速且方便地构建大语言模型的推理环境，主要应用在智能对话系统、文本分类或分析等自然语言处理业务场景，本教程介绍如何在GPU实例上使用vLLM容器镜像来快速构建大语言模型的推理服务。
对于需要文本生成图像的业务场景，在GPU实例上部署SD-WebUI容器镜像后可以提供更快的计算速度和更高的推理性能。本教程介绍如何在GPU实例上部署SD-WebUI容器镜像以快速将文本生成图像。
环境配置与工具使用
以搭建TensorFlow深度学习框架为例，介绍如何在GPU实例上部署NGC环境以实现深度学习开发环境的预安装。
在开发者实验室中，阿里云为您提供了FastGPU训练场景的相关实验教程，您可以通过教程提供的真实环境，体验并完成所需教程的学习和实验。
将eRDMA功能引入容器（Docker）环境提供更快的数据传输和通信效率，适用于在容器中需要大规模数据传输和高性能网络通信的应用场景，本教程介绍如何使用eRDMA镜像在GPU实例上快速配置eRDMA。
部署TensorRT-LLM开源推理加速库后，帮助您快速且方便地构建大语言模型的推理环境，主要应用在智能对话系统、文本分析等自然语言处理业务场景。本教程介绍如何在GPU实例上安装和使用TensorRT-LLM。
安全可信环境构建
构建安全的大模型推理服务，确保推理过程中的数据安全，已成为企业关注的热点话题。本教程介绍如何基于阿里云异构机密计算实例及Confidential AI方案，快速构建安全的大语言模型推理环境。