大模型部署的关键技术主要包括以下几个方面：
- 模型压缩：为了减少大模型的内存占用和计算需求，常用的技术有剪枝（Pruning），量化（Quantization），和蒸馏（Distillation）。剪枝通过删除不必要的神经元，而量化则将浮点数精度降低到整数或低精度，蒸馏则是让小模型学习大模型的知识。
- 模型分割：对于非常大的模型，可以将其拆分为多个部分（通常是按功能模块划分），分别部署在不同的硬件上，如GPU、TPU等，通过高效的通信协议进行协作。
- 边缘计算：利用设备本地的计算能力部署轻量级模型，减轻云端服务器的压力。例如，将AI推理任务放在物联网设备或移动设备上。
- 分布式部署：利用云计算服务如AWS、Azure或Google Cloud的分布式计算平台，将模型分布在多个节点上并行处理请求，提高处理速度。
- 动态加载和缓存：仅在需要时加载模型的部分，同时利用缓存机制加快后续访问的速度，提升用户体验。
- API设计与优化：设计易于使用的API接口，并考虑性能优化，比如提前加载、延迟初始化等策略。
- 服务化架构：采用微服务架构，使得模型服务能够独立部署、升级和扩展。
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