大模型部署技巧

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原标题：大模型部署技巧
关键字：模型,报告,利用率,批处理,成本
文章来源：AI前线
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作者 | Meryem Arik 译者 | 明知山 策划 | Tina
本文是实用生成式人工智能应用系列文章的一部分。在这一系列文章里，我们呈现了来自顶尖生成式人工智能实践者的现实世界解决方案和实操经验。
当大多数人提及大语言模型，他们可能会想到 OpenAI 旗下的某款模型。这些模型不仅规模大，而且功能强大，托管在 OpenAI 的服务器上，并通过网络 API 进行调用。这些基于 API 的模型调用是快速尝试 LLM 的一种方式。
然而，企业也可以选择部署自己的模型。部署或自托管 LLM 是一项具有挑战性的任务，并不像调用 OpenAI 的 API 那样简单。你可能会好奇：既然自托管 LLM 如此复杂，为何还要费心这么做呢？通常，企业选择自托管 LLM 基于以下三大动机：
隐私与安全：在自己安全的环境中部署模型（无论是在虚拟私有云还是本地）。
提升性能：许多领域的新模型需要自托管，特别是在增强检索生成（RAG）方面。
降低大规模部署的成本：虽然基于 API 调用的模型最初看起来可能很便宜，但对于大规模部署，自托管可能更具成本效益。
A16Z 的一份报告揭示了一个趋势：82% 的企业

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