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第七章：大模型推理与部署 第七章：大模型推理与部署 7.1 引言：大模型落地挑战与应对 大模型，如Transformer、BERT、GPT系列、以及各种大型视觉模型，以其强大的表示能力和泛化性能，推动AI技术进入了新的阶段。然而，模型规模的增长也带来了前所未有的计算和存储需求。 大模型落地面临的主要挑战： 资源消耗巨大： 大模型参数量庞大，推理时需要大量的计算资源（GPU/TPU）和内存资源。 会员。《第七章：大模型推理与部署》收录于灏天文库文集《AI大模型开发与应用实战》，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。文档编号11910。

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