【大模型】3.大模型选型、推理框架及算力云服务器介绍
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1. 大模型选型
要做大模型的选型，就需要认识各种各样的大模型并了解它们的特点。
| 大模型种类 | 特点 | 常用大模型 |
|---|---|---|
| 通用模型 | 通用能力强，文本推理，文本生成，深度思考等 | DeepSeek、Qwen3、kimi-k2、GPT-4.5、Claude3系列等 |
| 多模态模型 | 多模态支持（文本/图像/音频/视频），跨媒体理解能力强 | GPT-4o、Qwen2.5-VL、Qwen2.5-Omni、GLM-4.5V等 |
| 文本嵌入模型 | 将文本转换成计算机能理解的数值向量，对文本进行降维处理 | BGE系列（small、base、large），OpenAI Embedding，Qwen3-Embedding等 |
| 多模态嵌入模型 | 将文本、图像、音频、视频等不同模态的数据向量化，同一个向量空间中 | GME-Qwen2-VL，openai-CLIP，Chinese-CLIP等 |
| 多模态解析模型 | 负责解析复杂结构的数据 | DoIphin，Dots.OCR，MonkeyOCR，Unstructured等等 |
| 垂直领域大模型 | 专注于某一个领域的复杂问题，如蛋白质结构预测 | DeepMind-AIphaFold，360安全大模型，讯飞星火4.0（医疗）等 |
2. 大模型Token购买平台
使用大模型能力，主流的方式用两种，一种是在线调用大模型API，另一种是私有化部署大模型。
若对数据安全的要求没有那么高，可以通过购买Token在线调用大模型API，是最省事的。
若对数据安全要求比较高，不允许数据外出，那只能私有化部署了，不过成本可能会比较高，不仅要部署模型，还得解决GPU算力的问题，相对麻烦。
以下是一些可以购买Token实现在线调用大模型API的平台：
| 平台 | 购买地址 | 特点 |
|---|---|---|
| 百炼平台 | https://bailian.console.aliyun.com/ | 国内的模型较为全面 |
| 智普AI | https://open.bigmodel.cn/ | 图像、OCR、ASR、TTS的大模型都有，但模型种类有点单一 |
| xiaoai中转商 | https://xiaoai.plus/ | 一个大模型接口网关，支持国内外很多厂商的大模型 |
| Kimi | https://platform.moonshot.cn/ | 月之暗面，有潜力，有搜索工具 |
3. 大模型推理框架
大模型的应用遵循先训练后推理，训练过程就是大模型学习成长的过程，推理过程就是大模型提供服务的过程。
大模型的私有化部署，一般会部署一个基础版的且已经做过训练的基模，部署起来后再做微调，微调结束才到推理阶段。
大模型的私有化部署离不开大模型推理框架，常见的大模型推理框架有：
| 推理框架 | 所属团队 | 核心特点 |
|---|---|---|
| vLLM | 加州大学伯克利分校 | 高效管理KV缓存，显存利用率可达95%以上，支持张量并行和流水线并行 |
| SGLang | 伯克利团队 | 利用Radix树高效管理和复用KV缓存前缀，尤其擅长多轮对话；结构化输出，零开销批处理；缓存感知负载均衡 |
| Transformers库 | Hugging Face | 提供从模型加载、微调到推理的全流程；灵活的API和训练接口，支持模型范围最广 |
| LMDeploy | 上海人工智能实验室 | 量化部署工具链，针对华为昇腾等国产芯片优化、多模态融合支持 |
| TensorRT-LLM | NVIDIA | 深度链路优化，预编译优化，支持FP8/INT4等多种量化方案，内核级优化（针对Transformers模块的深度CUDA优化） |
4. 算力云服务器
做大模型私有化部署，离不开算力，也就是GPU，可以自己买GPU服务器（比如国外的英伟达A100、V100、H100等，国产的海光K100、华为昇腾910系列、华为昇腾950系列），也可以买公有云算力。
以下是一些可以购买算力的云服务平台：
| 平台名称 | 地址 | 特点 |
|---|---|---|
| 再造云 | https://gpu.zaizao.cloud | 便宜，远程用，定制化服务 |
| Autodl算力 | https://www.autodl.com/home | 资源最多，远程用，隧道公交 |
| Suanli算力 | https://www.suanlix.cn | 有独立IP，远程用，隧道命令 |
| 阿里云 | https://account.aliyun.com/ | 最稳定，最贵，什么都有 |
当下使用大模型最省事的方式就是直接购买大模型Token，不用自己考虑算力的事，买Toekn就已经包含买算力了。
做私有化部署，部署完大模型，还得买算力服务器，并且搭建算力的管控平台管控算力资源，要做的麻烦事不是一般的多。
AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念，把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起，为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。
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