在前几节 AI 进阶指南课程中，我们逐步了解了大模型的运作原理、工作流程以及实际应用中可能产生的风险问题，这为我们构建了一个人工智能世界的初步框架。现在，让我们更深入地探索大模型的内部运作机制。
其实，“大模型”这个术语通常指的是规模较大的机器学习模型，尤其是深度学习模型。这些模型之所以被赋予“大”字的称号，是因为它们拥有庞大的参数量，通常达到数百万甚至数十亿的参数。然而随着技术的进步，模型的规模还在不断增长，处理能力也日渐强大，但模型复杂程度的上升也给模型推理的过程带来了诸多挑战。
这些挑战包括但不限于资源利用率低下、延迟敏感性、跨平台兼容性问题以及模型部署的困难。为了克服这些问题，我们需要更深入地了解大模型的内部机制，并探索有效的优化策略。在接下来的课程中，我们将沿着这个方向继续深入探讨，帮助大家更全面地掌握大模型的实践。
话不多说，8 月 13 日，王璠老师将会带来一堂关于云原生技术优化模型推理的课程，想要知道如何提高机器学习模型在实际应用中的性能和效率吗？这一节课可不能错过！无论是容器化与编排调度策略、分布式缓存对数据的处理、无服务器架构和边缘计算 又或者是 MLOps, 它们在大模型推理优化过程时的助力都无法忽视。课程中，王璠老师将会用直观的视频和案例分享来深入浅出地讲解其中的要点，带大家突破模型推理过程中的四大核心挑战，一步步揭秘云原生技术是如何优化模型推理的。
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