大模型专题：硅基流动高性能低成本的大模型推理云实践

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今天分享的是：大模型专题：硅基流动高性能低成本的大模型推理云实践(1)

报告共计：44页

该文档围绕硅基流动的大模型推理云实践展开。首先介绍了大模型推理云的背景，包括供给侧加速进化的大模型，如GPT、LLaMa等系列模型的不断发展，以及需求侧多样化的需求，涵盖了聊天、文本生成、图像生成等多个领域。接着阐述了大模型推理云面临的挑战，包括推理挑战和上云挑战。推理方面，需要严苛且昂贵的硬件资源，本身是慢而昂贵的任务，存在模型推理优化的理论和工程难点，以及自部署模型服务的冷启和稳定性挑战等；上云方面则涉及到容器启动和保障可用性等问题。然后详细描述了大模型推理云实践，核心引擎建设上，源自OneFlow团队技术沉淀，具有高性能，涵盖了模型层、推理层、框架层等多层面的优化，实现了算子优化、缓存优化等，提升了吞吐和降低了时延。推理云平台建设方面，介绍了SiliconCloud的服务，包括丰富的模型，涵盖Chat/检索/多模态等40+优化模型，以及统一的兼容API形态，降低了使用门槛。最后进行总结与回顾，核心引擎极致优化模型吞吐，云服务支持模型快速可用和持续可用，荟聚丰富模型解决应用场景问题。

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