为了有效规划AI基础架构，需计算GPU内存需求及最大同时自托管LLM推理请求。支持多种模型如美洲驼、Qwen、DeepSeek和Mistral等，这些模型的计算需求各不相同。需综合考虑模型复杂度、数据量及推理频率等因素，以确定所需的GPU内存及推理请求数量。合理分配资源，可确保系统高效运行，满足各类AI应用的实时需求。此外，需制定周密的计划，以确保基础架构的扩展性和稳定性。

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