大模型部署技巧

704 0 0

文章摘要

在探讨大语言模型（LLM）的应用时，企业通常面临是否自托管模型的决策。自托管虽然复杂，但出于隐私、性能和成本的考虑，82%的企业计划采取这一策略。自托管的挑战包括模型规模大、GPU资源昂贵以及技术的快速变化。为了应对这些挑战，以下是七个实用的开发和部署自托管LLM应用程序的技巧。

首先，明确生产需求是关键，包括延迟要求、预期负载和硬件可用性。这有助于团队在项目初期就确定最佳实施策略。其次，使用量化版本的模型可以提高资源利用效率，如Tim Dettmers所提出的4位精度量化模型。第三，优化推理过程，如采用批处理和多GPU部署，可以显著提高GPU利用率并降低成本。

此外，生成式AI可以从基础设施整合中受益，通过专门的团队和专业工具来提高GPU利用率和开发效率。同时，预设模型将在12个月内被替换，以适应技术的快速发展。尽管GPU成本较高，但其性能和效率优势使其成为生成式AI工作负载的首选。最后，当小型模型足以满足需求时，应考虑使用它们以简化部署。

总之，自托管大模型虽然具有挑战性，但在隐私保护、性能提升和成本效率方面提供了显著优势。通过明确部署边界、使用量化模型、优化推理、整合基础设施、更新模型、优先选择GPU，并在适当时考虑使用小型模型，企业可以构建出高效、成本效益显著且具备未来适应性的AI应用。这些策略有助于企业充分利用大模型技术的潜力，保持在人工智能领域的领先地位。