云计算与大模型练习的结合，非常详细收藏我这一篇就够了 ...

“ 我们要学会使用第三方的大模型平台，而不是什么都从0开始 ”
大模型从出现以来，其巨大的本钱问题一直都是压在许多企业头上的一座山；但大模型作为一项底子办法，理论上应该和现有的底子办法相结合，好比说云计算平台。
根据云计算的头脑，除了实现快速部署迁移以及庞大的网络洪峰之外；其次最重要的一点就是提升资源的使用率；好比对许多公司来说，流量洪峰重要都会合在某些时间段，大部门时间的流量都比力平稳。
因此，假如按照最高峰值部署服务器，那么就会造成巨大的浪费；因此，云计算的用武之地就出现了；因为云计算快速动态扩/缩容的机制，导致其能够更好地使用空闲资源。
云上的大模型
大模型由于其巨大的体量，以及参数和数据；对一家企业来说，要想设计练习出一个属于自己的模型，就需要购买大量的算力资源——也就是GPU。
但GPU的代价问题使得企业面临着巨大的本钱压力；因此，购买或租用别人的算力，就成了一个比力好的选择。在需要算力的时候就租用别人的算力，再不需要的时候就可以把算力给释放掉；如许既节省了本钱，也提升了资源的使用率。
而由于云计算的诸多特性，好比快速扩容，集群，调治等等；使得把大模型搬到云上就是一个很好的选择。
本日在看腾讯云平台的时候，发现其提供了大量与大模型练习，微调，部署相干的功能；其不但提供了算力支持，同时还封装了许多与大模型练习，微调，部署相干的工具包，加速器等工具。
其上不但可以部署自定义的大模型，而且其官方还提供了大量的预制底子模型镜像；用户可以通过这些镜像做上层的练习与部署开发。

如上图所示，这种功能大大降低了大模型的练习和微调本钱；不但是资金本钱，同样还包括技能本钱；因为其封装了大量的底子功能，只需要通过简单的下令或API以及SDK集成即可使用。
这种方式，不但降低了企业的使用本钱，对于对大模型技能感爱好的个人技能人员，或者学习大模型技能的人；也同样让他们有机会设计和练习部署属于自己的大模型。
当然，提供这种云上大模型服务的企业不但仅腾讯一家；国内还包括阿里，华为等多家云服务商；而国外包括微软，谷歌等都提供了类型的功能模块，方便各人使用。
因此，特殊是对一些大模型应用领域的创业者来说，这种云上模型解决了底层模型的许多问题，节省了大量的时间；使得创业者可以专注于自己的产物和功能实现；而不消把大量的时间浪费在大模型的底层架构上。
所以说，对企业和创业者来说，肯定要弄清晰自己的定位；到底是想做技能，照旧做产物，照旧做服务；差别的定位，需要关注差别的技能点和业务环节。
因此，随着社会的发展，社会分工变得越来越细；每个人都应该找准自己的定位，然后深入的钻研下去；而不是在差别的领域里反复横跳。

怎样学习AI大模型？

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第一阶段： 从大模型体系设计入手，讲解大模型的重要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣体系；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答体系；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建得当当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。