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大规模AI大模型推理服务
资料介绍
一、大规模AI大模型推理服务概述
大规模AI大模型推理服务是基于参数规模数十亿甚至千亿级别的预训练大模型，为终端用户、企业应用开发者提供模型推理能力的云原生服务形态。与模型训练阶段不同，推理服务是大模型落地应用的核心出口：训练阶段完成大模型的知识学习与能力构建，推理服务则负责将训练好的模型能力转化为可调用的在线服务，响应各类业务请求，输出预测、生成、理解等AI能力结果。
随着ChatGPT、GPT-4、文心一言、通义千问等大模型产品的落地，大规模AI大模型推理服务已经成为AI产业落地的核心基础设施，不仅支撑C端用户的对话交互、内容生成需求，也为B端企业的智能化升级提供可扩展的模型能力调用接口，覆盖内容创作、智能客服、代码生成、医疗辅助诊断、金融风控分析等数十类应用场景。
二、大规模AI大模型推理服务的核心特点
2.1 高算力资源依赖
千亿参数规模的大模型即便经过量化压缩，也需要数块甚至数十块高性能GPU才能完成部署运行，单张GPU的显存容量往往难以承载完整模型参数，因此大规模推理服务普遍采用模型并行、张量并行、流水线并行等分布式部署策略，对集群算力、网络带宽都提出了极高要求。相较于训练阶段，推理服务虽然单次计算的算力密度更低，但服务需要持续在线，对算力资源的长期占用以及动态扩缩容能力都提出了更高要求。
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