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7.2 推理加速技术 第七章：大模型推理与部署 - 7.2 推理加速技术详解 随着人工智能技术的飞速发展，特别是Transformer架构的兴起，AI模型正朝着更大规模、更复杂化的方向演进。这些“大模型”在自然语言处理、计算机视觉等领域展现出前所未有的能力，但也带来了新的挑战，尤其是在模型推理（Inference）阶段。大模型的参数量巨大，计算复杂度高，直接部署和推理会面临延迟高、资源消耗大等问题。 会员。《7.2 推理加速技术》收录于灏天文库文集《AI大模型开发与应用实战》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/189-ai%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%BC%80%E5%8F%91%E4%B8%8E%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%9E%E6%88%98

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