AIGC时代，基于云原生 MLOps 构建属于你的大模型（下）

为了满足企业在数字化转型过程中对更新迭代生产力工具的需求，灵雀云近日推出了Alauda MLOps 解决方案，帮助企业快速落地AI技术、实现智能化应用和服务。

---

AIGC大模型已成为企业创新引擎

随着ChatGPT的爆火，越来越多的人考虑使用AI来提升我们日常工作的效率和质量，通过对话协助生成需要的文本数据。无论是将数据汇总成表格，还是根据提示编写文章，或者进行专业知识问答，都可以通过合适的prompt工程，让ChatGPT给出最佳的回答，甚至可以取代一部分人类的工作。

此外，AI 生成的内容不仅限于文本数据，还包括 AI 绘画(stable diffusion)，乐曲创作(Amper Music)，电影生成(Runway)等工具，这些都是 AIGC( AI Generated Content) 的范畴，它们也在不断刷新许多行业的生产力。

Alauda MLOps助力企业快速构建属于自己的大模型

然而，企业需要一个自己拥有并管控的本地部署的模型来完成上述工作，因为这样可以保证：

· 安全因素：在进行对话时，企业不希望把企业内部数据发送到互联网上的 AI 模型；

· 功能定制：希望使用自己的数据，增强模型在特定场景的能力（fine tunning）；

· 内容审查：根据法律法规要求，对输入、输出内容进行二次过滤。

那么，在这样的场景下，企业如何快速搭建、定制这样的模型呢？答案是使用云原生 MLOps + 公开模型！

根据OpenAI公司的介绍，其在训练ChatGPT / GPT-4等超大规模模型时，使用了Azure + MPI的大规模 GPU 计算集群。在私有云原生环境，使用MLOps工具链，企业同样可以拥有可以横向扩展的大规模机器学习算力。在使用MLOps平台时，可以获得如下的提升：

· 更适合大规模预训练模型的训练和预测流程；

· 降低对大模型的应用门槛：内置使用预训练大模型教