如何让 Llama2、通义千问开源大语言模型快速跑在函数计算上?
💡
原文中文，约2100字，阅读约需5分钟。
📝
内容提要
本文介绍了AIGC应用的兴起和市场机会，以及开发AIGC应用的挑战。函数计算作为解决方案的三个部分：模型服务底座、业务连接层和客户端侧。分享了如何通过函数计算快速部署AIGC相关模型服务，包括LLM模型和Embedding(Bert)模型。
🎯
关键要点
- AIGC应用的兴起带来了巨大的市场机会，未来应用数量和类型将更加丰富。
- 中小企业和开发者在开发AIGC应用时面临高昂的成本和技术挑战。
- 基础模型服务的获取困难，开源模型的部署存在障碍。
- GPU短缺导致费用飙升，本地购买高规格显卡成本高且无法提供在线服务。
- 函数计算提供了AIGC应用的解决方案，包含模型服务底座、业务连接层和客户端侧。
- 模型服务底座支持快速部署开源AI模型，提供一键部署模板和可视化界面。
- 业务连接层简化了不同智能场景的构建流程，降低了开发成本。
- 客户端侧考虑如何将AI服务融入现有的使用端，如钉钉和企业微信。
- 教程分享了如何通过函数计算快速部署LLM模型和Embedding(Bert)模型。
- 部署LLM服务标志着AIGC应用开发的开始，后续将分享更多相关内容。
➡️
