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大模型部署实战(一)

时间:2025-05-11 23:41来源: 作者:admin 点击: 34 次
文章浏览阅读5.6k次,点赞5次,收藏17次。本文详细介绍了如何部署Ziya-LLaMA-13B,一个基于LLaMa的130亿参数预训练模型,该模型支持多种任务,如翻译、编程等。部署过程涉及模型权重转换、硬件环境配置,以及使用HuggingFace的工具进行模型加载和推理。现在模型已优化,仅需一张4

尽管当前AI的落地应用尚显稀疏,但技术的成长毕竟需要时间,大型模型的高昂推理成本无疑是其普及的桎梏。然而,**正是小模型如Llama 3和Phi3的崭露头角,让我们看到了大模型实用化的曙光。**虽然小模型的训练成本较高,但其低廉的推理成本却为整体经济带来显著的节省,特别是在为海量用户提供服务时,高性能的小模型更让AI挣脱了成本的束缚,灵活应用于各种场景。想象一下,能够根据自身需求在本地部署定制化的AI,其魅力不言而喻!

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