本文主要是介绍AI全栈大模型工程师(二十七)如何部署自己 fine-tune 的模型，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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
这篇关于AI全栈大模型工程师(二十七)如何部署自己 fine-tune 的模型的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
