大模型选型从技术评估到生产落地
一、大模型选型的原则与方法论
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大模型的技术原理与能力边界
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选型 “三要素”：场景需求、硬件资源、数据特性
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模型部署 “四步骤”：模型转换→性能调优→监控告警→持续迭代
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大模型的参数规模与性能关系
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大模型量化技术深度解析
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大模型蒸馏技术深度解析
二、本地化部署工具链与资源优化
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LM Studio：断网环境下加载32B模型的配置
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性能指标：推理速度（Token/s）、显存占用、长文本处理能力（如MiniCPM 3.0的无限上下文支持）
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场景匹配：对话型（DeepSeek-V3） vs 推理型（DeepSeek-R1）的适用场景对比
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INT8量化：推理速度提升3-4倍，显存需求减半
三、实战演练——大模型选型与部署
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使用Ollama 部署DeepSeek-R1-7B + Q4_K量化版本模型
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使用Hugging Face Pipeline快速部署R1-7B-Q4_K模型
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显存监控与性能调优工具（如NVIDIA-smi、PyTorch Profiler）
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4bit/8bit 量化对模型精度的影响
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动态量化与静态量化的适用场景
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量化后性能下降的解决方案
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大模型选型的决策框架
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输出：成本-性能对比报告，含硬件配置与量化方案