網(wǎng)宿科技：邊緣計(jì)算將在大模型時(shí)代迎來更多用武之地

　　7月17日消息，近日，在全球邊緣計(jì)算大會(huì)上，網(wǎng)宿科技、分享了網(wǎng)宿邊緣計(jì)算對(duì)于大模型時(shí)代的思考與探索。

　　網(wǎng)宿科技邊緣智能平臺(tái)資深架構(gòu)師陳云輝表示，在未來大模型將成為一種基礎(chǔ)設(shè)施，每個(gè)行業(yè)甚至每個(gè)企業(yè)都會(huì)有屬于自己的大模型。而如何更好地將大模型落地到具體應(yīng)用場景、提升生產(chǎn)力，是產(chǎn)業(yè)共同探索的方向，也是網(wǎng)宿邊緣計(jì)算的機(jī)會(huì)所在。

　　邊緣計(jì)算如何在大模型時(shí)代發(fā)揮價(jià)值?在陳云輝看來，邊緣計(jì)算可以從微調(diào)訓(xùn)練和邊緣推理兩大場景切入。

　　眼下，大模型和AIGC正引領(lǐng)全球科技新浪潮，而由于從零開始訓(xùn)練模型面臨周期長，GPU需求大、成本高等問題，大模型的使用范式主要為 “預(yù)訓(xùn)練 + 微調(diào)訓(xùn)練+提示詞工程”，即基于預(yù)訓(xùn)練好的大模型進(jìn)行領(lǐng)域知識(shí)微調(diào)訓(xùn)練或使用提示詞工程，再應(yīng)用到具體的場景，從而降低成本。

　　“這種模式可以加快AIGC創(chuàng)新步伐，但大模型的參數(shù)量巨大，進(jìn)行所有參數(shù)的微調(diào)成本非常高，LoRA成為有效的解決方法之一。網(wǎng)宿邊緣計(jì)算可以支持LoRA、QLoRa等輕量微調(diào)訓(xùn)練方法，大大降低大模型個(gè)性化、領(lǐng)域化的適配成本，促進(jìn)AIGC在垂直應(yīng)用場景的落地。”陳云輝分析道。

　　不僅如此，隨著多模態(tài)AI的發(fā)展以及AIGC在更多領(lǐng)域的應(yīng)用，AIGC生成的內(nèi)容將涵蓋圖片、語音以及視頻，AI推理相對(duì)訓(xùn)練的成本占比將提升，對(duì)流量需求將越來越高。同時(shí)，伴隨AIGC模型領(lǐng)域化、小型化、輕量化技術(shù)的發(fā)展，未來AIGC對(duì)算力要求也將持續(xù)降低。

　　“因而大模型推理運(yùn)算可以從中心下沉到邊緣，實(shí)現(xiàn)更低的帶寬成本、更快的響應(yīng)速度。網(wǎng)宿在邊緣側(cè)有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢，可以很好地賦能邊緣推理場景。”陳云輝表示。

　　作為領(lǐng)先的邊緣計(jì)算服務(wù)商，網(wǎng)宿邊緣計(jì)算擁有顯著的資源協(xié)同優(yōu)勢，可以與CDN業(yè)務(wù)在機(jī)房、算力、帶寬、調(diào)度等方面充分協(xié)同，并且網(wǎng)宿基于全球2800個(gè)節(jié)點(diǎn)打造的輕量化邊緣智能平臺(tái)，節(jié)點(diǎn)分布廣泛，平臺(tái)運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)豐富，可以復(fù)用到大模型場景。