大家可能看到過很多類似的結論：針對特定任務，對開源模型進行 LoRA 微調可以幹翻 GPT-4 這類閉源模型。
聽上去很香！但現實的問題是，這條路並沒有想象中那麼“低成本且高效”。讓模型在業務場景裡發揮作用的前提是：你得持續微調、最佳化，還得逐個部署。然而，一旦涉及多個業務場景，事情就開始變複雜了——上百個 LoRA 微調模型要怎麼部署？伺服器資源會被吃掉多少？演算法團隊能頂住多大的壓力？
更扎心的是，“低成本”和“高效部署”幾乎是個偽命題。想象一下，為了部署這些模型，你的團隊可能需要熬無數個夜，把預算燒個乾淨，最後還得面臨部署延遲。
這些困難，真的沒有解法嗎？
然而，某知名招聘行業的網際網路公司，在不增加額外 GPU 算力開銷的情況下，可以在一天內，上線多個業務線的近 100 個 7B LoRA 微調模型，以進行線上灰度測試和驗證，並且全程只需要負責的工程師獨立操作，不需要繁瑣的跨部門協調。
是不是聽起來有些不可思議？瞭解大模型部署的朋友都知道，部署 100 個 7B LoRA 微調模型需要面臨巨大的算力、人力以及時間成本。按照傳統部署方案，使用開源推理框架，通常需要：
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部署成本：100 張 24G 顯示卡。 -
部署方式：採用如 vLLM 等推理部署框架，100 個 LoRA 微調模型需依次在每一張顯示卡上部署。 -
部署週期：部署 100 個 LoRA 微調需經歷算力申請、審批和 GPU 資源協調等多個環節。根據經驗，整個流程可能耗時長達 1 周。這種複雜性不僅延長了模型部署的週期，還增加了技術團隊的工作負擔。
除了顯而易見的算力、人員和時間成本，傳統部署方案還存在哪些“隱形成本”？
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資源浪費：100 個 LoRA 微調模型，採用傳統合並部署方式。假設基模相同，每 1 次部署會載入 1 次基礎模型，會重複載入 99 次。若基模載入需 2 分鐘，推理視訊記憶體 14GB，則總部署時長多出 3+ 個小時，額外增加 1300+GB 視訊記憶體開銷。 -
資源分配不均：100 個 LoRA 微調模型，僅有 10% 模型呼叫量高，剩下 90% 模型呼叫量低。採用 1 卡部署 1 模的模式，既無法保證高呼叫的響應速度，還讓 30%+ 算力出現閒置。每臺 4090 按 1 萬元（包月）計，每月浪費接近 4 萬元。 -
演算法團隊負擔重：假設這 100 個 LoRA 微調模型效果不佳，最佳化後，需花 2 個演算法 1 個工作日重新部署，約佔模型迭代週期工作量 10%。
這些問題導致模型落地成本極高，許多公司甚至難以驗證微調模型的實際價值。
如何解決這些挑戰？前文提到的某招聘行業網際網路公司，透過與無問芯穹合作，在無需自行採購 100 張 GPU 卡的情況下，2 名演算法工程師用 1 小時就完成了 100 個 LoRA 微調模型的部署，且後續無需專門維護和管理這 100 個模型服務。
是什麼使這種高效部署成為可能？並且成本得到了降低？
無問芯穹 Infini-AI 異構雲平臺·大模型服務平臺提供了一種操作極簡、成本低的部署方式——「Lora 自部署模型服務」。
只需上傳 LoRA 檔案並選擇基礎模型，最快 5 秒內即可完成 1 個 7B LoRA 微調模型的部署，讓模型部署像呼叫 API 一樣簡單。
並且能夠讓演算法工程師在 1 小時內完成 100 個模型的部署， 1 天內完成最佳化後的效果評估。與此同時，按模型呼叫的 Token 數量計費模式，免去了企業購置 100 張 GPU 卡的成本壓力，顯著降低了算力投入。
成本問題解決後，又如何在 100 個 LoRA 微調模型服務中保證 10% 高呼叫模型的響應速度？「Lora 自部署模型服務」還支援彈性自動擴縮容，可根據流量自動調整資源分配，確保高呼叫模型的響應速度。
此外，模型部署完成後，無需專人管理和維護這 100 個 LoRA 微調模型服務，無問芯穹 Infini-AI 異構雲平臺·大模型服務平臺將為您提供託管服務。
無問芯穹 Infini-AI 異構雲平臺·大模型服務平臺「Lora 自部署模型服務」為企業提供了一種操作極簡、成本低的部署方式，讓模型落地將不再受高昂部署成本、低資源利用率以及反覆部署的困擾。
為了幫助企業解決模型部署難題，無問芯穹提供了部署試用算力，以及有關業務場景所需的吞吐和併發效能，歡迎複製連結到瀏覽器開啟:
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