大家可能看到过很多类似的结论：针对特定任务，对开源模型进行 LoRA 微调可以干翻 GPT-4 这类闭源模型。
听上去很香！但现实的问题是，这条路并没有想象中那么“低成本且高效”。让模型在业务场景里发挥作用的前提是：你得持续微调、优化，还得逐个部署。然而，一旦涉及多个业务场景，事情就开始变复杂了——上百个 LoRA 微调模型要怎么部署？服务器资源会被吃掉多少？算法团队能顶住多大的压力？
更扎心的是，“低成本”和“高效部署”几乎是个伪命题。想象一下，为了部署这些模型，你的团队可能需要熬无数个夜，把预算烧个干净，最后还得面临部署延迟。
这些困难，真的没有解法吗？
然而，某知名招聘行业的互联网公司，在不增加额外 GPU 算力开销的情况下，可以在一天内，上线多个业务线的近 100 个 7B LoRA 微调模型，以进行线上灰度测试和验证，并且全程只需要负责的工程师独立操作，不需要繁琐的跨部门协调。
是不是听起来有些不可思议？了解大模型部署的朋友都知道，部署 100 个 7B LoRA 微调模型需要面临巨大的算力、人力以及时间成本。按照传统部署方案，使用开源推理框架，通常需要：
部署成本：100 张 24G 显卡。部署方式：采用如 vLLM 等推理部署框架，100 个 LoRA 微调模型需依次在每一张显卡上部署。部署周期：部署 100 个 LoRA 微调需经历算力申请、审批和 GPU 资源协调等多个环节。根据经验，整个流程可能耗时长达 1 周。这种复杂性不仅延长了模型部署的周期，还增加了技术团队的工作负担。
除了显而易见的算力、人员和时间成本，传统部署方案还存在哪些“隐形成本”？
资源浪费：100 个 LoRA 微调模型，采用传统合并部署方式。假设基模相同，每 1 次部署会加载 1 次基础模型，会重复加载 99 次。若基模加载需 2 分钟，推理显存 14GB，则总部署时长多出 3+ 个小时，额外增加 1300+GB 显存开销。资源分配不均：100 个 LoRA 微调模型，仅有 10% 模型调用量高，剩下 90% 模型调用量低。采用 1 卡部署 1 模的模式，既无法保证高调用的响应速度，还让 30%+ 算力出现闲置。每台 4090 按 1 万元（包月）计，每月浪费接近 4 万元。算法团队负担重：假设这 100 个 LoRA 微调模型效果不佳，优化后，需花 2 个算法 1 个工作日重新部署，约占模型迭代周期工作量 10%。
这些问题导致模型落地成本极高，许多公司甚至难以验证微调模型的实际价值。
如何解决这些挑战？前文提到的某招聘行业互联网公司，通过与无问芯穹合作，在无需自行采购 100 张 GPU 卡的情况下，2 名算法工程师用 1 小时就完成了 100 个 LoRA 微调模型的部署，且后续无需专门维护和管理这 100 个模型服务。
是什么使这种高效部署成为可能？并且成本得到了降低？
无问芯穹 Infini-AI 异构云平台·大模型服务平台提供了一种操作极简、成本低的部署方式——「Lora 自部署模型服务」。
只需上传 LoRA 文件并选择基础模型，最快 5 秒内即可完成 1 个 7B LoRA 微调模型的部署，让模型部署像调用 API 一样简单。
并且能够让算法工程师在 1 小时内完成 100 个模型的部署， 1 天内完成优化后的效果评估。与此同时，按模型调用的 Token 数量计费模式，免去了企业购置 100 张 GPU 卡的成本压力，显著降低了算力投入。
成本问题解决后，又如何在 100 个 LoRA 微调模型服务中保证 10% 高调用模型的响应速度？「Lora 自部署模型服务」还支持弹性自动扩缩容，可根据流量自动调整资源分配，确保高调用模型的响应速度。
此外，模型部署完成后，无需专人管理和维护这 100 个 LoRA 微调模型服务，无问芯穹 Infini-AI 异构云平台·大模型服务平台将为您提供托管服务。
无问芯穹 Infini-AI 异构云平台·大模型服务平台「Lora 自部署模型服务」为企业提供了一种操作极简、成本低的部署方式，让模型落地将不再受高昂部署成本、低资源利用率以及反复部署的困扰。
为了帮助企业解决模型部署难题，无问芯穹提供了部署试用算力，以及有关业务场景所需的吞吐和并发性能，欢迎复制链接到浏览器打开:
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