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构建教育算力支持与大模型服务底座的策略及实施路径

引言

大模型在实际部署过程中往往面临推理速度与计算效率的挑战。为了提升推理性能，需要采用推理加速技术，如量化、裁剪、知识蒸馏等方式，减少模型的计算量与存储需求。通过对模型进行优化，能够在保证性能的前提下，实现对计算资源的高效利用，并降低运算成本。

大模型服务底座的架构应采用模块化设计，支持多层次的服务管理与优化。其核心模块通常包括模型管理、数据处理、资源调度、计算优化、监控与安全等各个功能模块。通过模块化设计，各部分功能可以独立运行，也可根据需要进行灵活调度与扩展，保证系统的可维护性与可拓展性。