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AI全栈大模型工程师(二十七)如何部署自己 fine-tune 的模型_怎样部署ai服务器,训练自己的模型

怎样部署ai服务器,训练自己的模型

服务器价格计算器

火山引擎提供的这个价格计算器很方便,做个大概的云服务器 GPU 选型价格参考。其它服务厂商价格相差不是很多。

https://www.volcengine.com/pricing?product=ECS&tab=2

高稳定和高可用地部署模型

序号 模块名称 描述
1 负载均衡 将流入的请求分发到多个模型实例上,如 Nginx, K8S 等
2 模型服务层(Torch Serve) 托管模型的实际运行,可能涉及多个副本或节点
3 日志和监控 收集服务日志,监控服务健康状况和性能,如 Prometheus, Grafana
4 自动扩缩 根据负载动态调整模型服务层的资源和实例数量

这只是一个非常基础和简化的几个步骤。在真实的生产环境中:

  • 需要考虑其他方面,如持续集成/持续部署(CI/CD)、灾备策略、多地域部署等
  • 每一个模块都可能涉及多种技术和工具
  • 确切的架构和工具选择也会根据具体的需求和环境而变化

如何在阿里云私有部署开源大模型

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