Déploiement de modèles de langage massifs à travers des topologies hybrides cloud-brouillard en utilisant la taille progressive de modèle

Les modèles de langage de grande taille (LLMs) sont devenus la colonne vertébrale de l'IA conversationnelle, de la génération de code, de la résumé, et de nombreux autres scénarios. Cependant, leur déploiement pose des défis significatifs dans les environnements où les ressources de calcul sont limitées, principalement dans les architectures hybrides cloud-bord, où l'inférence en temps réel peut nécessiter de s'exécuter plus près du bord. Dans ces cas, la taille progressive du modèle joue un rôle pivot en offrant une solution pour réduire la taille du modèle et le coût de calcul sans affecter la précision. Dans cet article, nous allons discuter de la façon dont déployer efficacement les LLMs à travers les topologies cloud-bord en utilisant des techniques de taille adaptative aux ressources et sensibles aux couches.