第5章

常用大模型第08講人工智能通識(shí)教程【教材第5章5.4-5.5節(jié)】人工智能通識(shí)教程

本章導(dǎo)讀：大模型的普及應(yīng)用人們帶來許多便利，如智能客服、生成文本、生成摘要、生成圖片、生成視頻等。為了更好地利用大模型，需要了解其基本含義、基本架構(gòu)、訓(xùn)練與部署方法，也需要多方面了解其應(yīng)用。人工智能通識(shí)教程（1）了解大模型的發(fā)展歷程；（2）理解大模型的概念和特征；（3）掌握大模型的分類和關(guān)鍵技術(shù)；（4）掌握大模型提示工程；（5）了解大模型訓(xùn)練與部署。本章學(xué)習(xí)目標(biāo)人工智能通識(shí)教程本章思維導(dǎo)圖第4頁(yè)共23頁(yè)5.1大模型概況5.2大模型數(shù)據(jù)與存儲(chǔ)5.3大模型的架構(gòu)5.4大模型提示工程人工智能通識(shí)教程5.7案例實(shí)踐（第09講）目錄5.5大模型訓(xùn)練與部署5.6大模型的應(yīng)用（第09講）人工智能通識(shí)教程5.4大模型提示工程5.4.1提示工程簡(jiǎn)介零樣本提示是一種在沒有樣本的情況下，僅通過設(shè)計(jì)合適的提示詞來引導(dǎo)模型完成任務(wù)的方法。在零樣本提示中，提示詞需要明確地表達(dá)任務(wù)的目標(biāo)和要求。提示工程是一種通過設(shè)計(jì)合適的提示詞來引導(dǎo)大模型生成特定輸出的技術(shù)。在大模型的應(yīng)用中，提示詞的設(shè)計(jì)對(duì)于模型的性能和輸出質(zhì)量有著重要的影響。5.4.2零樣本提示5.4.3少樣本提示鏈?zhǔn)剿伎继崾臼且环N通過設(shè)計(jì)一系列相互關(guān)聯(lián)的提示詞，引導(dǎo)模型進(jìn)行逐步推理和思考的方法。在鏈?zhǔn)剿伎继崾局?，每個(gè)提示詞都對(duì)應(yīng)一個(gè)推理步驟或者思考角度，模型需要根據(jù)前一個(gè)提示詞的輸出結(jié)果，結(jié)合自身的知識(shí)和邏輯，來回答下一個(gè)提示詞的問題。少樣本提示是在只有少量樣本的情況下，通過設(shè)計(jì)合適的提示詞來提高模型性能的方法。在少樣本提示中，提示詞不僅要明確任務(wù)的目標(biāo)和要求，還需要充分利用少量樣本的信息。5.4.4鏈?zhǔn)剿伎继崾镜?頁(yè)共23頁(yè)人工智能通識(shí)教程5.4.5提示詞提示詞通常包含以下幾個(gè)要素：指令（Instruction）：明確告訴模型需要執(zhí)行的具體任務(wù)。例如“生成一段描述春天的短文”。上下文（Context）：提供任務(wù)執(zhí)行所需的背景信息，幫助模型理解任務(wù)的情景和環(huán)境。例如，“描述一個(gè)充滿陽(yáng)光和溫馨的家庭場(chǎng)景，展現(xiàn)生活中簡(jiǎn)單而美好的瞬間”。輸入數(shù)據(jù)（InputData）：模型需要處理的具體信息。例如“包括自然元素（如花園、陽(yáng)光、綠植）、有6位家庭成員的互動(dòng)（2人在喝茶、3人在看電影，1人寵物貓陪伴）以及寧?kù)o的氛圍”。輸出指示器（OutputIndicator）：告訴模型用戶期望的輸出類型或格式。例如“文字字?jǐn)?shù)不少于200字”。提示詞是提示工程的基礎(chǔ)，提示工程則是對(duì)提示詞的設(shè)計(jì)和優(yōu)化過程。提示工程通過總結(jié)和應(yīng)用各種技巧，幫助用戶寫出更有效的提示詞，從而提高模型的輸出質(zhì)量和準(zhǔn)確。第7頁(yè)共23頁(yè)人工智能通識(shí)教程5.4.5提示詞提示詞的優(yōu)化技巧提供詳細(xì)的場(chǎng)景上下文：通過詳細(xì)的描述幫助模型更好地理解任務(wù)背景。例如，“描述一個(gè)充滿陽(yáng)光和溫馨的家庭場(chǎng)景，展現(xiàn)生活中簡(jiǎn)單而美好的瞬間”。角色扮演：通過設(shè)定角色和背景，使模型生成的內(nèi)容更加生動(dòng)和具體。例如，“假設(shè)你是一位家庭成員，描述你在家庭聚會(huì)中的感受”。分步提問：將復(fù)雜任務(wù)分解為多個(gè)步驟，逐步引導(dǎo)模型生成內(nèi)容。例如，“首先描述家庭成員的互動(dòng)，然后描述家庭氛圍”。樣本提示：提供示例，幫助模型理解任務(wù)要求。例如，“例如，家庭成員們?cè)诳蛷d里聊天、吃美食，背景音樂輕柔舒緩”第8頁(yè)共23頁(yè)人工智能通識(shí)教程例，利用智普清言觀察大模型的輸出結(jié)果1．生成文字提示詞：生成一段描述春天的短文。提示詞優(yōu)化：生成一段描述春天的短文，包括盛開的花朵、溫暖的陽(yáng)光和輕柔的微風(fēng)。2．生成圖片提示詞：生成一幅描繪日落的圖片。提示詞優(yōu)化：生成一幅描繪海邊日落的圖片，畫面中有椰子樹和沙灘。3．生成視頻提示詞：生成一段10秒的視頻，展示一個(gè)家庭聚會(huì)的場(chǎng)景。提示詞優(yōu)化：生成一段10秒的視頻，展示一個(gè)家庭聚會(huì)在寬敞的客廳里，家庭成員們?cè)诹奶臁⒊悦朗?，背景音樂輕柔舒緩。第9頁(yè)共23頁(yè)人工智能通識(shí)教程5.5大模型訓(xùn)練與部署5.5.1大模型訓(xùn)練預(yù)訓(xùn)練，大模型因其通用性（即L0通用預(yù)訓(xùn)練大模型）?？梢栽谶@些預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，通過引入少量增量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，從而快速構(gòu)建出適用于特定垂直領(lǐng)域的L1模型。模型庫(kù)，是一個(gè)托管和共享大量開源模型的平臺(tái)社區(qū)?？梢韵螺d各種預(yù)訓(xùn)練大模型，此外，主流的ModelHub平臺(tái)還提供豐富的共享數(shù)據(jù)集和應(yīng)用程序等資源。分布式加速庫(kù)，為大模型提供了多維度的分布式并行能力，使得大模型能夠在AI集群上實(shí)現(xiàn)快速訓(xùn)練和推理。同時(shí)，這些加速庫(kù)還能提升模型和算力的利用率，優(yōu)化AI集群的線性度。修改和迭代，無論是機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）還是大型語(yǔ)言模型（LLM），都需要借助實(shí)驗(yàn)管理工具進(jìn)行版本控制和協(xié)作管理。實(shí)驗(yàn)管理的主要任務(wù)是記錄實(shí)驗(yàn)元數(shù)據(jù)，輔助版本控制，以確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可復(fù)現(xiàn)性。大模型訓(xùn)練框架，大模型訓(xùn)練框架如飛槳、MindSpore、OneFlow、TensorFlow、PyTorch等。例如，PyTorch提供了靈活的訓(xùn)練接口。大模型訓(xùn)練平臺(tái)，大模型訓(xùn)練平臺(tái)如阿里云ModelScope、百度飛槳AIStar、華為ModelArts、GoogleCloudAIPlatform、AWSSageMaker等。例如，阿里云ModelScope提供了強(qiáng)大的訓(xùn)練和部署能力。第10頁(yè)共23頁(yè)人工智能通識(shí)教程5.5.2訓(xùn)練的基本步驟分詞器是將文本切分成有意義的子單元的工具，其訓(xùn)練是大模型訓(xùn)練的第一步。分詞器的性能直接影響模型對(duì)文本的理解和處理能力。1．分詞器訓(xùn)練分詞器的作用：分詞器將輸入的文本字符串分解為一個(gè)個(gè)獨(dú)立的詞匯或標(biāo)記（token），這些詞匯或標(biāo)記是模型能夠理解和處理的基本單位。例如，將句子“我愛北京天安門”切分成“我”、“愛”、“北京”、“天安門”等詞匯。分詞器類型：常見的分詞器類型包括基于規(guī)則的分詞器、基于統(tǒng)計(jì)的分詞器和基于深度學(xué)習(xí)的分詞器。基于規(guī)則的分詞器通過預(yù)定義的詞匯表和分詞規(guī)則進(jìn)行切分，簡(jiǎn)單高效但難以處理未登錄詞和歧義；基于統(tǒng)計(jì)的分詞器利用大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)統(tǒng)計(jì)詞頻和共現(xiàn)概率，能夠較好地處理未登錄詞，但需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)；基于深度學(xué)習(xí)的分詞器使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如BiLSTM、Transformer等，能夠捕捉文本的上下文信息，具有更高的準(zhǔn)確性和魯棒性。第11頁(yè)共23頁(yè)人工智能通識(shí)教程分詞器訓(xùn)練過程：以基于深度學(xué)習(xí)的分詞器為例，訓(xùn)練過程通常包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練和模型評(píng)估等步驟。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段需要收集大量的標(biāo)注語(yǔ)料庫(kù)，包含文本及其對(duì)應(yīng)的分詞結(jié)果；模型構(gòu)建階段選擇合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，如BiLSTM-CRF模型，其中BiLSTM用于捕捉文本的雙向依賴關(guān)系，CRF層用于建模詞匯之間的轉(zhuǎn)移概率；模型訓(xùn)練階段使用標(biāo)注語(yǔ)料庫(kù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過優(yōu)化算法調(diào)整模型參數(shù)，使其能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)詞匯的邊界；模型評(píng)估階段使用測(cè)試集對(duì)訓(xùn)練好的分詞器進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算其準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)，以衡量其性能。第12頁(yè)共23頁(yè)人工智能通識(shí)教程預(yù)訓(xùn)練是在大規(guī)模無標(biāo)注數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)通用特征表示和知識(shí)的過程，通常采用自監(jiān)督學(xué)習(xí)。預(yù)訓(xùn)練的目的是讓模型在未接觸具體任務(wù)之前，先對(duì)語(yǔ)言的結(jié)構(gòu)、語(yǔ)義和規(guī)律有一個(gè)全面的了解，從而為后續(xù)的下游任務(wù)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。2．預(yù)訓(xùn)練預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)：預(yù)訓(xùn)練使用的數(shù)據(jù)通常是大規(guī)模的無標(biāo)注文本數(shù)據(jù)，如維基百科、新聞網(wǎng)站、書籍、網(wǎng)頁(yè)等。預(yù)訓(xùn)練模型架構(gòu)：預(yù)訓(xùn)練模型通常采用Transformer架構(gòu)，它由編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）組成，通過自注意力機(jī)制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠捕捉文本中的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系和復(fù)雜的語(yǔ)義信息。編碼器負(fù)責(zé)對(duì)輸入文本進(jìn)行編碼，生成上下文表示；解碼器則根據(jù)編碼器的輸出和已生成的文本，逐步生成新的文本序列。預(yù)訓(xùn)練過程：預(yù)訓(xùn)練過程包括模型初始化、數(shù)據(jù)加載、前向傳播、損失計(jì)算和反向傳播等步驟。模型初始化階段對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行隨機(jī)初始化或加載預(yù)訓(xùn)練好的參數(shù)；數(shù)據(jù)加載階段將大規(guī)模無標(biāo)注數(shù)據(jù)分批次輸入模型；前向傳播階段模型根據(jù)輸入數(shù)據(jù)生成預(yù)測(cè)結(jié)果；損失計(jì)算階段根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果和真實(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算損失函數(shù)值，如交叉熵?fù)p失；反向傳播階段通過梯度下降算法更新模型參數(shù)，使其能夠更好地?cái)M合數(shù)據(jù)。第13頁(yè)共23頁(yè)人工智能通識(shí)教程有監(jiān)督微調(diào)是使用標(biāo)注數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練，以適應(yīng)特定下游任務(wù)。微調(diào)的目的是讓模型在預(yù)訓(xùn)練階段學(xué)到的通用特征表示的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步學(xué)習(xí)到與特定任務(wù)相關(guān)的特征和知識(shí)，從而提高模型在該任務(wù)上的性能。3．有監(jiān)督微調(diào)微調(diào)數(shù)據(jù)：微調(diào)使用的數(shù)據(jù)是針對(duì)特定任務(wù)進(jìn)行標(biāo)注的數(shù)據(jù)集，如文本分類任務(wù)中的標(biāo)注文本及其對(duì)應(yīng)的類別標(biāo)簽，問答任務(wù)中的問題-答案對(duì)等。微調(diào)數(shù)據(jù)通常規(guī)模較小，但標(biāo)注質(zhì)量較高，能夠?yàn)槟Ｐ吞峁┟鞔_的任務(wù)指導(dǎo)。微調(diào)方法：常見的微調(diào)方法包括全參數(shù)微調(diào)和部分參數(shù)微調(diào)。全參數(shù)微調(diào)是對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型的所有參數(shù)進(jìn)行微調(diào)，使其能夠更好地適應(yīng)任務(wù)；部分參數(shù)微調(diào)則是凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型的部分參數(shù)，只對(duì)特定的層或參數(shù)進(jìn)行微調(diào)，以減少計(jì)算資源消耗和防止過擬合。微調(diào)過程：微調(diào)過程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型配置、訓(xùn)練與優(yōu)化等步驟。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段收集和標(biāo)注與任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)集；模型配置階段根據(jù)任務(wù)需求對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)呐渲茫缣砑尤蝿?wù)特定的輸出層、調(diào)整模型的超參數(shù)等；訓(xùn)練與優(yōu)化階段使用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過優(yōu)化算法更新模型參數(shù)，使模型在任務(wù)數(shù)據(jù)集上的性能達(dá)到最優(yōu)。第14頁(yè)共23頁(yè)人工智能通識(shí)教程獎(jiǎng)勵(lì)建模是設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，評(píng)估模型輸出與人類價(jià)值觀的一致性，使模型學(xué)習(xí)到符合期望的行為。獎(jiǎng)勵(lì)建模的目的是引導(dǎo)模型生成更加符合人類價(jià)值觀和偏好的輸出，提高模型的實(shí)用性和可靠性。4．獎(jiǎng)勵(lì)建模獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)：獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)是衡量模型輸出質(zhì)量的指標(biāo)，它根據(jù)模型輸出與人類價(jià)值觀的一致性給出一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)分?jǐn)?shù)。獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)需要考慮多個(gè)因素，如輸出的準(zhǔn)確性、相關(guān)性、連貫性、安全性等。例如，在對(duì)話系統(tǒng)中，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)可以綜合考慮回答的正確性、相關(guān)性和用戶滿意度等因素，給出一個(gè)綜合的獎(jiǎng)勵(lì)分?jǐn)?shù)。獎(jiǎng)勵(lì)建模方法：常見的獎(jiǎng)勵(lì)建模方法包括基于規(guī)則的獎(jiǎng)勵(lì)建模和基于學(xué)習(xí)的獎(jiǎng)勵(lì)建模?；谝?guī)則的獎(jiǎng)勵(lì)建模通過制定一系列規(guī)則來定義獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，如根據(jù)輸出中是否包含某些關(guān)鍵詞、是否符合語(yǔ)法規(guī)范等規(guī)則來計(jì)算獎(jiǎng)勵(lì)；基于學(xué)習(xí)的獎(jiǎng)勵(lì)建模則是通過從大量標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，如使用監(jiān)督學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)模型，使其能夠根據(jù)輸入和輸出自動(dòng)計(jì)算獎(jiǎng)勵(lì)分?jǐn)?shù)。獎(jiǎng)勵(lì)建模過程：獎(jiǎng)勵(lì)建模過程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型設(shè)計(jì)、模型訓(xùn)練和模型評(píng)估等步驟。第15頁(yè)共23頁(yè)人工智能通識(shí)教程強(qiáng)化學(xué)習(xí)是應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)調(diào)整模型行為，生成更加符合人類價(jià)值觀的輸出。強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過與環(huán)境的交互，不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化模型的行為策略，使其能夠在長(zhǎng)期過程中獲得最大的累積獎(jiǎng)勵(lì)。5．強(qiáng)化學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)：涉及智能體（Agent）、環(huán)境（Environment）、狀態(tài)（State）、動(dòng)作（Action）和獎(jiǎng)勵(lì)（Reward）等基本概念。智能體是學(xué)習(xí)和決策的主體，環(huán)境是智能體所處的外部世界，狀態(tài)是環(huán)境在某一時(shí)刻的情況，動(dòng)作是智能體在某一狀態(tài)下所采取的行為，獎(jiǎng)勵(lì)是環(huán)境對(duì)智能體動(dòng)作的反饋。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法：常見的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法包括Q學(xué)習(xí)、策略梯度、演員-評(píng)論家（ActorCritic）等。Q學(xué)習(xí)通過學(xué)習(xí)狀態(tài)-動(dòng)作對(duì)的價(jià)值函數(shù)來選擇最優(yōu)動(dòng)作；策略梯度通過優(yōu)化智能體的策略參數(shù)來最大化期望獎(jiǎng)勵(lì)；演員-評(píng)論家算法結(jié)合了策略梯度和價(jià)值函數(shù)的方法，同時(shí)學(xué)習(xí)策略和價(jià)值函數(shù)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)過程：強(qiáng)化學(xué)習(xí)過程包括初始化、交互、更新和迭代等步驟。初始化階段設(shè)置智能體的初始狀態(tài)和策略參數(shù)；交互階段智能體根據(jù)當(dāng)前策略與環(huán)境進(jìn)行交互，選擇動(dòng)作并獲得獎(jiǎng)勵(lì)和新的狀態(tài)；更新階段根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)和學(xué)習(xí)算法更新智能體的策略參數(shù)和價(jià)值函數(shù)；迭代階段重復(fù)交互和更新過程，直到智能體的策略收斂到最優(yōu)策略。第16頁(yè)共23頁(yè)人工智能通識(shí)教程5.5大模型訓(xùn)練與部署5.5.3大模型訓(xùn)練方法分布式訓(xùn)練通過將模型的計(jì)算任務(wù)分散到多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，可以顯著提高訓(xùn)練效率和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力。1．分布式訓(xùn)練數(shù)據(jù)并行：數(shù)據(jù)并行是將訓(xùn)練數(shù)據(jù)均勻地分配到多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，每個(gè)節(jié)點(diǎn)獨(dú)立計(jì)算損失和梯度，然后通過通信操作將梯度匯總并更新模型參數(shù)。數(shù)據(jù)并行適用于模型較小、數(shù)據(jù)量大的情況。模型并行：模型并行是將模型的不同部分（如層或子網(wǎng)絡(luò)）分配到不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，每個(gè)節(jié)點(diǎn)只計(jì)算模型的一部分，然后通過通信操作將計(jì)算結(jié)果傳遞給其他節(jié)點(diǎn)。模型并行適用于模型較大、數(shù)據(jù)量適中的情況。流水線并行：流水線并行是將模型的計(jì)算過程劃分為多個(gè)階段，每個(gè)階段由不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)，形成一個(gè)流水線。數(shù)據(jù)在流水線中依次通過各個(gè)階段，每個(gè)節(jié)點(diǎn)在完成自己的計(jì)算任務(wù)后，將結(jié)果傳遞給下一個(gè)節(jié)點(diǎn)。流水線并行適用于模型較大、計(jì)算過程復(fù)雜的任務(wù)。第17頁(yè)共23頁(yè)人工智能通識(shí)教程混合精度訓(xùn)練結(jié)合了單精度浮點(diǎn)數(shù)（FP32）和半精度浮點(diǎn)數(shù)（FP16）的優(yōu)點(diǎn)，通過在不同的計(jì)算階段使用不同精度的浮點(diǎn)數(shù)，可以提高訓(xùn)練效率和減少內(nèi)存占用。2.混合精度訓(xùn)練梯度累積是一種在小批量訓(xùn)練中模擬大批量訓(xùn)練效果的方法。在每次迭代中，模型不立即更新參數(shù)，而是將計(jì)算得到的梯度累積起來，直到累積到一定數(shù)量后再進(jìn)行一次參數(shù)更新。梯度累積可以提高訓(xùn)練的穩(wěn)定性，使模型能夠更好地利用大批量數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)減少內(nèi)存占用和通信開銷。3.梯度累積模型蒸餾是一種將大模型的知識(shí)遷移到小模型中的方法，通過訓(xùn)練小模型來模仿大模型的行為和輸出。例如，在部署一個(gè)大規(guī)模的圖像識(shí)別模型到移動(dòng)設(shè)備上時(shí)，由于設(shè)備的計(jì)算資源和存儲(chǔ)空間有限，可以采用模型蒸餾的方法，將大模型的知識(shí)遷移到一個(gè)小模型中，然后將小模型部署到移動(dòng)設(shè)備上，從而在保證模型性能的同時(shí)，滿足設(shè)備的資源限制。4.模型蒸餾第18頁(yè)共23頁(yè)人工智能通識(shí)教程5.5.4大模型部署大模型從研究環(huán)境成功部署到實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，是一項(xiàng)復(fù)雜且充滿挑戰(zhàn)的任務(wù)。這不僅涉及到技術(shù)層面的考量，還與資源管理、性能優(yōu)化、安全性等多方面因素息息相關(guān)。大模型的部署方式可以根據(jù)不同的需求和場(chǎng)景進(jìn)行選擇。常見的部署方式包括公有云部署、私有云部署、混合云部署和本地化部署。公有云部署適合中小企業(yè)和個(gè)人開發(fā)者；私有云部署適合對(duì)數(shù)據(jù)安全要求較高的大型企業(yè)；混合云部署適合業(yè)務(wù)具有周期性和復(fù)雜性的企業(yè)；本地化部署適合對(duì)數(shù)據(jù)安全和自主性要求較高的機(jī)構(gòu)。第19頁(yè)共23頁(yè)人工智能通識(shí)教程1．按部署環(huán)境分類1）公有云部署公有云部署是指將大模型部署在云服務(wù)商提供的AI平臺(tái)上，使用方通過API調(diào)用大模型。云服務(wù)商通常會(huì)提供一系列的AI平臺(tái)和接口，支持多種大模型的部署和調(diào)用。2）私有云部署私有云部署是指在企業(yè)或機(jī)構(gòu)內(nèi)部的私有云環(huán)境中部署大模型，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和算力的自主可控。私有云部署通常需要企業(yè)自行構(gòu)建和維護(hù)硬件環(huán)境，但可以更好地保護(hù)數(shù)據(jù)的安全性和隱私。