省錢省時又省力

原標題：讓模型部署像調用API一樣簡單！1小時輕松完成超100個微調模型部署的神器來了，按量計費每月立省10萬
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：3362字

LoRA 模型部署難題與高效解決方案

許多企業在嘗試利用LoRA微調開源模型提升業務效率時，面臨著巨大的部署挑戰。雖然LoRA微調被認為是“低成本高效”的方案，但實際操作中，成本和效率遠低于預期。本文將探討這些挑戰，并介紹一種高效的解決方案。

1. LoRA 模型部署的痛點

1.1 高昂的部署成本： 部署大量LoRA模型需要大量的GPU資源，傳統方案可能需要上百張高性能顯卡，造成巨大的硬件成本。

1.2 漫長的部署周期： 傳統的部署方式需要經歷繁瑣的資源申請、審批和協調流程，部署數百個模型可能需要數周時間。

1.3 資源浪費嚴重： 傳統方案通常采用合并部署或單卡部署單模型的方式，導致基礎模型重復加載，造成顯存和時間的巨大浪費。資源分配不均也導致部分算力閑置。

1.4 算法團隊負擔過重： 模型效果不佳需要反復迭代和重新部署，給算法團隊帶來巨大的工作壓力，并延長模型迭代周期。

1.5 隱形成本高：除了顯性成本外，還存在資源浪費、人員效率低下、以及模型迭代周期延長等隱形成本，這些成本往往被忽視，卻會顯著增加最終的投入。

2. 高效部署方案：無問芯穹 Infini-AI 平臺

一家知名招聘行業互聯網公司通過與無問芯穹合作，成功解決了LoRA模型部署難題。他們利用無問芯穹Infini-AI異構云平臺的“LoRA自部署模型服務”，在不增加額外GPU算力開銷的情況下，僅用兩名工程師，在一個小時內部署了近百個7B LoRA微調模型，并進行線上灰度測試。

3. 高效部署的優勢

3.1 極簡操作：只需上傳LoRA文件和選擇基礎模型，即可快速部署模型，部署過程如同調用API一樣簡單。

3.2 低成本：按模型調用Token數量計費，避免了高昂的GPU采購成本。

3.3 快速部署：單個7B LoRA模型部署最快可在5秒內完成，百個模型部署可在1小時內完成。

3.4 彈性擴縮容：根據模型調用量自動調整資源分配，保證高調用模型的響應速度。

3.5 無需專人維護：平臺提供托管服務，無需專人管理和維護部署的模型。

4. 結論

無問芯穹Infini-AI異構云平臺的“LoRA自部署模型服務”為企業提供了一種高效、低成本的LoRA模型部署方案，有效解決了傳統方案中存在的諸多痛點，助力企業快速落地大模型應用，提升業務效率。

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作者簡介：低負擔解碼AI世界，硬核也可愛！聚集35萬AI發燒友、開發者和從業者，廣泛覆蓋互聯網大廠中高管、AI公司創始人和機構投資人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備敏銳的行業嗅覺和洞察深度。商務合作：zym5189