7步实现Baichuan2-13B模型API化部署：从本地推理到高性能服务
项目地址: https://ai.gitcode.com/openMind/baichuan2_13b_chat_ms 你还在为大模型部署繁琐流程困扰？尝试过多种框架仍无法兼顾性能与易用性？本文将带你通过7个清晰步骤，将Baichuan2-13B-Chat模型转化为企业级API服务，解决模型加载慢、并发处理难、资源占用高等核心痛点。完成阅读后，你将掌握：
- 基于FastAPI构建异步推理接口的完整代码实现
- 模型量化与KVCache优化的关键参数配置
- 负载均衡与请求队列管理的工程实践
- 压力测试与性能监控的实施方法
- 生产环境部署的Docker容器化方案
技术选型与架构设计
Baichuan2-13B-Chat作为新一代开源对话模型，具备130亿参数规模与优秀的中文理解能力。但直接使用原始模型进行推理存在三大痛点：单次请求耗时过长（>5秒）、并发处理能力弱（仅支持单用户）、显存占用过高（单卡需24GB+）。
解决方案架构
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
