大模型部署技巧

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原標題：大模型部署技巧
關鍵字：模型,報告,利用率,批處理,成本
文章來源：AI前線
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內容摘要：

作者 | Meryem Arik 譯者 | 明知山 策劃 | Tina
本文是實用生成式人工智能應用系列文章的一部分。在這一系列文章里，我們呈現了來自頂尖生成式人工智能實踐者的現實世界解決方案和實操經驗。
當大多數人提及大語言模型，他們可能會想到 OpenAI 旗下的某款模型。這些模型不僅規模大，而且功能強大，托管在 OpenAI 的服務器上，并通過網絡 API 進行調用。這些基于 API 的模型調用是快速嘗試 LLM 的一種方式。
然而，企業也可以選擇部署自己的模型。部署或自托管 LLM 是一項具有挑戰性的任務，并不像調用 OpenAI 的 API 那樣簡單。你可能會好奇：既然自托管 LLM 如此復雜，為何還要費心這么做呢？通常，企業選擇自托管 LLM 基于以下三大動機：
隱私與安全：在自己安全的環境中部署模型（無論是在虛擬私有云還是本地）。
提升性能：許多領域的新模型需要自托管，特別是在增強檢索生成（RAG）方面。
降低大規模部署的成本：雖然基于 API 調用的模型最初看起來可能很便宜，但對于大規模部署，自托管可能更具成本效益。
A16Z 的一份報告揭示了一個趨勢：82% 的企業

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