人工智能
部署神经网络并利用人工智能构建卓越的用户体验。
关于 Giovanni Di Grezia
我是一名人工智能系统工程师和软件开发人员，专注于构建和集成智能管道。我选择并配置性能最佳的模型来匹配目标参数，编写与远程在线 API 或私有本地托管模型服务器交互的自定义应用程序代码。
对于本地模型部署，我设置和配置本地服务器硬件，安装 LLM 交互框架（例如 Ollama、vLLM 或自定义引擎），并构建自定义模型上下文协议 (MCP) 服务器，以将模型直接挂接到自定义工作流程、本地 API 和私有数据库中。
部署模型的策略
闭源解决方案
与专有的云托管远程 API 集成，例如 Google Gemini、OpenAI ChatGPT 和 Anthropic Claude。非常适合零基础设施设置和早期原型设计。
开源解决方案
直接在私有基础设施上托管适应性强、定制的模型，例如 Google Gemma、DeepSeek、Mimo、Minimax、GLM 和 Qwen。
开源托管策略
在部署开源模型时，组织必须在通过云 API 提供商托管集成或购买专用硬件进行本地部署之间进行选择。
部署您自己的模型对于遵守严格的隐私法和严格的安全要求至关重要。从经济角度来看，一旦您的查询量将本地硬件容量填充到 100%，托管私有硬件始终是比 API 集成更优越的策略。
每个问题都有其解决方案
没有两个深度学习问题是相同的。离线部署模型时，必须评估和自定义几个关键变量：
硬件架构
根据模型计算规范映射可用的物理硬件资源（GPU 内存、内存带宽）。
模型大小和量化
压缩权重（例如 FP16 压缩至 4 位或 8 位量化）以适应硬件 RAM 边界内更大的上下文窗口。
上下文和并发
分配 KV 缓存和上下文窗口要求来处理并行请求，而不会耗尽内存。
速度和延迟
测量和调整提示处理速度（首次令牌时间）和令牌生成率，以实现实时用户体验。
仅 CPU 推理：现实世界的部署并不总是需要高成本的 GPU。对于许多工作负载，深度学习系统可以在标准企业 CPU 上成功运行。与 GPU 系统相比，这使得基础设施成本极低，同时占用的带宽最多减少 10 倍。
效率和混合范式
从长远来看，最有价值的人工智能模型就是最高效的模型。随着技术的快速发展，优化和混合工作流程正在取代大规模的集中式模型。
效率与原始规模
成本显着降低但保留大规模模型 95% 智能的较小模型始终是最佳选择。将模型的能力直接与任务复杂性相匹配可以最大限度地减少不必要的计算开销。
边缘和离线人工智能
具有专用神经引擎（如 iPhone 神经引擎）的现代移动硬件允许高性能模型完全离线运行。小型、专业的模型擅长工具调用，用自然、流畅的人类交互取代僵硬的按钮界面。
混合边缘云路由
该行业正在向混合方法过渡。更简单的提示会在本地进行处理（甚至在利用 WebGPU 的浏览器内部进行处理），以大幅减少延迟和成本，仅针对复杂的推理任务路由到基于云的大规模模型。
认知萎缩：人类成本
重要警告：将所有认知任务转移给人工智能可能会导致我们最重要的引擎：人脑的退化。如果我们在每一个简单的决策和活动中都依赖第三方模型，我们就有可能成为被动的消费者，屈服于少数公司实体控制的系统。
如果没有日常的认知挑战、解决问题和积极思考，大脑就会经历神经退化。就像身体肌肉一样，未使用的神经通路会经历突触修剪，导致神经元死亡、神经网络衰退，并最终导致认知萎缩。