省钱省时又省力

原标题：让模型部署像调用API一样简单！1小时轻松完成超100个微调模型部署的神器来了，按量计费每月立省10万
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：3362字

LoRA 模型部署难题与高效解决方案

许多企业在尝试利用LoRA微调开源模型提升业务效率时，面临着巨大的部署挑战。虽然LoRA微调被认为是“低成本高效”的方案，但实际操作中，成本和效率远低于预期。本文将探讨这些挑战，并介绍一种高效的解决方案。

1. LoRA 模型部署的痛点

1.1 高昂的部署成本： 部署大量LoRA模型需要大量的GPU资源，传统方案可能需要上百张高性能显卡，造成巨大的硬件成本。

1.2 漫长的部署周期： 传统的部署方式需要经历繁琐的资源申请、审批和协调流程，部署数百个模型可能需要数周时间。

1.3 资源浪费严重： 传统方案通常采用合并部署或单卡部署单模型的方式，导致基础模型重复加载，造成显存和时间的巨大浪费。资源分配不均也导致部分算力闲置。

1.4 算法团队负担过重： 模型效果不佳需要反复迭代和重新部署，给算法团队带来巨大的工作压力，并延长模型迭代周期。

1.5 隐形成本高：除了显性成本外，还存在资源浪费、人员效率低下、以及模型迭代周期延长等隐形成本，这些成本往往被忽视，却会显著增加最终的投入。

2. 高效部署方案：无问芯穹 Infini-AI 平台

一家知名招聘行业互联网公司通过与无问芯穹合作，成功解决了LoRA模型部署难题。他们利用无问芯穹Infini-AI异构云平台的“LoRA自部署模型服务”，在不增加额外GPU算力开销的情况下，仅用两名工程师，在一个小时内部署了近百个7B LoRA微调模型，并进行线上灰度测试。

3. 高效部署的优势

3.1 极简操作：只需上传LoRA文件和选择基础模型，即可快速部署模型，部署过程如同调用API一样简单。

3.2 低成本：按模型调用Token数量计费，避免了高昂的GPU采购成本。

3.3 快速部署：单个7B LoRA模型部署最快可在5秒内完成，百个模型部署可在1小时内完成。

3.4 弹性扩缩容：根据模型调用量自动调整资源分配，保证高调用模型的响应速度。

3.5 无需专人维护：平台提供托管服务，无需专人管理和维护部署的模型。

4. 结论

无问芯穹Infini-AI异构云平台的“LoRA自部署模型服务”为企业提供了一种高效、低成本的LoRA模型部署方案，有效解决了传统方案中存在的诸多痛点，助力企业快速落地大模型应用，提升业务效率。

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作者简介：低负担解码AI世界，硬核也可爱！聚集35万AI发烧友、开发者和从业者，广泛覆盖互联网大厂中高管、AI公司创始人和机构投资人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备敏锐的行业嗅觉和洞察深度。商务合作：zym5189