省錢省時又省力

原標(biāo)題：讓模型部署像調(diào)用API一樣簡單！1小時輕松完成超100個微調(diào)模型部署的神器來了，按量計費(fèi)每月立省10萬
文章來源：夕小瑤科技說
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：3362字

LoRA 模型部署難題與高效解決方案

許多企業(yè)在嘗試?yán)肔oRA微調(diào)開源模型提升業(yè)務(wù)效率時，面臨著巨大的部署挑戰(zhàn)。雖然LoRA微調(diào)被認(rèn)為是“低成本高效”的方案，但實(shí)際操作中，成本和效率遠(yuǎn)低于預(yù)期。本文將探討這些挑戰(zhàn)，并介紹一種高效的解決方案。

1. LoRA 模型部署的痛點(diǎn)

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(tǒng)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(tǒng)的部署方式需要經(jīng)歷繁瑣的資源申請、審批和協(xié)調(diào)流程，部署數(shù)百個模型可能需要數(shù)周時間。

1.3 資源浪費(fèi)嚴(yán)重： 傳統(tǒng)方案通常采用合并部署或單卡部署單模型的方式，導(dǎo)致基礎(chǔ)模型重復(fù)加載，造成顯存和時間的巨大浪費(fèi)。資源分配不均也導(dǎo)致部分算力閑置。

1.4 算法團(tuán)隊(duì)負(fù)擔(dān)過重： 模型效果不佳需要反復(fù)迭代和重新部署，給算法團(tuán)隊(duì)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(fèi)、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(yè)互聯(lián)網(wǎng)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(gòu)云平臺的“LoRA自部署模型服務(wù)”，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(nèi)部署了近百個7B LoRA微調(diào)模型，并進(jìn)行線上灰度測試。

3. 高效部署的優(yōu)勢

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

3.2 低成本：按模型調(diào)用Token數(shù)量計費(fèi)，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(nèi)完成，百個模型部署可在1小時內(nèi)完成。

3.4 彈性擴(kuò)縮容：根據(jù)模型調(diào)用量自動調(diào)整資源分配，保證高調(diào)用模型的響應(yīng)速度。

3.5 無需專人維護(hù)：平臺提供托管服務(wù)，無需專人管理和維護(hù)部署的模型。

4. 結(jié)論

無問芯穹Infini-AI異構(gòu)云平臺的“LoRA自部署模型服務(wù)”為企業(yè)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(tǒng)方案中存在的諸多痛點(diǎn)，助力企業(yè)快速落地大模型應(yīng)用，提升業(yè)務(wù)效率。

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文章來源：夕小瑤科技說
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作者簡介：低負(fù)擔(dān)解碼AI世界，硬核也可愛！聚集35萬AI發(fā)燒友、開發(fā)者和從業(yè)者，廣泛覆蓋互聯(lián)網(wǎng)大廠中高管、AI公司創(chuàng)始人和機(jī)構(gòu)投資人。一線作者來自清北、國內(nèi)外頂級AI實(shí)驗(yàn)室和大廠，兼?zhèn)涿翡J的行業(yè)嗅覺和洞察深度。商務(wù)合作：zym5189