简介：本文深入探讨了七种大模型部署方法，包括直接购买嵌入式应用、使用API接口、结合企业内部知识、微调模型、从零建立模型、源码部署及应用部署，旨在为企业提供全面、灵活的部署策略选择。
在当今人工智能快速发展的时代，大型语言模型（LLMs）的部署成为了企业和开发者关注的焦点。为了确保大模型能够高效、稳定地运行，并满足多样化的业务需求，本文详细探讨了七种大模型的部署方法。
一种直接且高效的方式是购买已经集成了生成式AI的嵌入式应用程序。例如，GPT或Salesforce推出的XGen等开源AI大模型，这些模型已经过优化，可以直接嵌入到企业的应用系统中，无需从零开始构建，大大缩短了部署周期。
对于希望利用现有系统进行扩展的企业来说，使用生成式AI的API接口是一个理想选择。通过API，企业的应用系统可以直接与开源大模型进行交互，实现数据检索、自动提示等功能。这种方式不仅灵活性高，而且能够快速集成到现有的业务流程中。
为了将AI更好地融入企业运营，可以将企业内部知识与生成式AI模型相结合。这包括准备企业数据内容、构建知识图谱，并利用大型模型的语言能力输出知识。通过这种方式，AI模型能够更好地理解企业特定领域的知识，提供更加精准和有价值的应用。
微调是另一种定制化部署大模型的方法。企业可以在提示词工程的基础上进行微调，或者直接在大型模型的基础上进行微调，使模型更好地理解和学习行业知识和企业专业知识。微调后的模型能够更准确地回答企业特定领域的问题，提供更具针对性的应用。
虽然从零开始建立模型需要投入大量的算力、资金和人才，但对于一些具有特殊需求的企业来说，这可能是唯一的选择。通过自行研发模型，企业可以确保模型完全符合其业务需求，并在后续的开发和维护中拥有更高的自主权。
对于具备编程基础的开发者来说，源码部署是一种灵活且高效的方式。通过自行配置Python及开发环境，开发者可以深入定制和优化模型。常见的源码部署框架包括transformers、vLLM、llama.cpp等。这些框架提供了丰富的功能和优化选项，能够帮助开发者实现高效的模型部署。
以vLLM为例，它是一个高吞吐量、内存高效的大型语言模型推理和服务引擎。vLLM支持多种模型和内存高效的特点，使得它在处理大型语言模型时能够表现出色。同时，vLLM还提供了灵活的部署选项，支持容器化运行，进一步提高了部署的灵活性和效率。
相对于源码部署，应用部署更加适合新手入门。应用部署通过使用厂商预先提供好的工具直接安装后进行部署使用，无需深入编程知识。常见的应用部署工具包括Ollama和LM Studio等。这些工具提供了友好的用户界面和简便的操作流程，使得即使是没有编程经验的人也能轻松部署大型语言模型。
以Ollama为例，它提供了一个可执行文件，用户只需在机器上安装一个服务，然后简单地在终端中运行即可。Ollama支持llama和vicuña模型，并且运行速度极快。同时，Ollama还支持命令行调用和webui界面（需要额外安装项目），为用户提供了更加灵活的使用方式。
在探讨大模型部署方法的过程中，不得不提的是千帆大模型开发与服务平台。该平台提供了从模型训练、调优到部署的一站式服务，极大地简化了大模型的部署流程。通过千帆大模型开发与服务平台，企业可以快速构建、部署和优化自己的AI模型，提高业务效率和竞争力。
例如，在源码部署中，千帆大模型开发与服务平台可以提供丰富的模型库和优化的代码片段，帮助开发者快速实现高效的模型部署。在应用部署中，千帆大模型开发与服务平台也可以提供友好的用户界面和简便的操作流程，使得用户能够轻松上手并快速部署大型语言模型。
综上所述，大模型的部署方法多种多样，企业应根据自身需求和资源情况选择最适合的部署方式。无论是直接购买嵌入式应用、使用API接口、结合企业内部知识、微调模型、从零建立模型、源码部署还是应用部署，都有各自的优势和适用场景。通过合理选择和应用这些部署方法，企业可以更加高效地利用大型语言模型推动业务发展和创新。
同时，借助千帆大模型开发与服务平台等先进的工具和平台，企业可以进一步简化部署流程、提高部署效率和质量，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。