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随着模型规模增长，推理成本呈指数级上升，而大多数企业的部署方式都在浪费算力
一个70B模型的月推理成本可达 ¥50,000+，且随用户量线性增长。多数企业未做优化直接部署，多付了2-3倍费用。
未经优化的推理延迟可达 120ms+，严重影响用户体验。实时交互场景需要低于30ms的响应。
量化、蒸馏、推理引擎调优需要深厚的工程经验。90%的团队缺乏这方面的专业能力。
从模型层到基础设施层，系统性降低推理成本，提升响应速度
采用 AWQ、GPTQ 等先进量化技术，将模型精度从 FP16 压缩至 INT4/INT8，在几乎不损失精度（<1%）的情况下，减少 70%+ 的显存占用和计算量。
基于 vLLM、TensorRT-LLM、llama.cpp 等引擎的深度定制，结合 Continuous Batching、PagedAttention 等技术，实现吞吐量和延迟的双重优化。
全面分析现有部署架构，识别 GPU 利用率瓶颈、批处理策略缺陷、内存浪费等问题，提供可落地的成本优化方案。
兼容主流框架，支持私有化部署
完成主流量化方案对比测试，确定技术路线
核心优化工具链开发完成，内部测试验证
邀请种子客户参与产品打磨
产品正式发布，全面开放服务
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