大型(xing)(xing)语言模型(xing)(xing)（LLM）是当(dang)今许多 AI 应(ying)用(yong)的(de)基础。利用(yong)深度学习（Deep Learning）和(he)神经网络(luo)（Neural Networks），这些(xie)复杂(za)而精密的(de) AI 模型(xing)(xing)能(neng)够处理(li)和(he)生成基于语言的(de)任务，包括文本生成、翻译(yi)、摘要和(he)问答等(deng)。

部(bu)署 LLM 的(de)(de)第(di)一步(bu)是对(dui)其进行(xing)训练，这需要庞大的(de)(de)文本数据集。训练完成后(hou)，模(mo)型进入推(tui)理阶(jie)段。推(tui)理阶(jie)段是使用训练好的(de)(de)模(mo)型，根据新(xin)输入数据进行(xing)预测或生成输出的(de)(de)过程。通过推(tui)理，模(mo)型将其知(zhi)识应用于实际场景，如(ru)图像(xiang)识别、语言翻译和推(tui)荐(jian)系(xi)统等实时应用。经过训练的(de)(de)模(mo)型可以(yi)将学到的(de)(de)模(mo)式和关系(xi)应用到新(xin)的(de)(de)、未见过的(de)(de)数据中，从而产生结果。这是部(bu)署 AI 系(xi)统的(de)(de)关键步(bu)骤，使其能(neng)够在(zai)现实世界中执行(xing)各种任务。

通常(chang)，完整的模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)文(wen)件(jian)大(da)小在(zai)(zai)数十(shi)至(zhi)数百 GB 之间。每个模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)都(dou)要经过训练(lian)，以满足特定操(cao)作(zuo)或(huo)用户需求，例(li)如数据(ju)嵌入或(huo)理解和回答文(wen)本内容(rong)。这一(yi)过程通常(chang)在(zai)(zai)使用 GPU 的服务器(qi)或(huo)云(yun)实例(li)（云(yun)端(duan)计算资源）上进行(xing)（市面上还有其他(ta)加速器(qi)，如 IPU、TPU、WSE 甚至(zhi) CPU）。一(yi)些知名的大(da)规模(mo)(mo)推(tui)理模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)包括 OpenAI 的 ChatGPT、Cohere 的 Command-R、NVIDIA 的 Megatron 和 Meta 的 Llama。许多其他(ta)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)则是自行(xing)训练(lian)或(huo)从 Hugging Face 等模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)库中获取的开源模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)，用于(yu)发布(bu)、比较和共享。

WEKA在(zai)提(ti)升 AI 训练阶(jie)段(duan)的性能和扩(kuo)展(zhan)性方面经验丰富。如今，随着越(yue)来越(yue)多(duo)的关注点转向推理阶(jie)段(duan)，WEKA 也在(zai)应对这一阶(jie)段(duan)的关键挑战。