如何在大學的研究計算基礎設施上有效地運行自定義的大型語言模型?
在大學的研究計算基礎設施上有效運行自定義的大型語言模型（LLM），需要考慮幾個關鍵因素。首先，必須確保有足夠的計算資源，這通常涉及多個高性能GPU的持續運行。其次，應該設計一個合適的推理基礎設施，這可能包括使用雲計算資源（如AWS SageMaker）或本地超級計算機。這些資源需要能夠支持24/7的運行，以便隨時滿足用戶的請求。此外，對於自定義模型的推理，還需要考慮數據的準備和管理，確保數據格式符合模型的要求，並且能夠快速進行嵌入和索引。最後，建立一個良好的監控系統，以便及時檢測和解決潛在的性能問題，確保模型的穩定性和可靠性。