20、模型部署与提示工程全解析

模型部署与提示工程全解析

在模型应用的过程中，模型部署和提示工程是至关重要的环节。下面将详细介绍模型部署的优化技巧以及提示工程的相关内容。

模型部署优化技巧

作为服务使用者，可采用以下优化技术：
1. 将应用推向靠近客户的区域 ：使用 AWS 的一个重要原因是其拥有全球最大的基础设施。将应用部署到离客户最近的地理区域或存在点，能减少请求到达云端的时间，因为网络传输距离更短。
2. 优化容器 ：可参考相关博客，探索 NVIDIA 的 Triton 项目，它能提供超低延迟的模型推理结果，推理时间可达个位数毫秒。
3. 使用 SageMaker 的推理推荐器 ：根据预期流量，借助该工具选择合适的实例类型、数量和配置。

模型部署方式多样，常见的有以下几种：
| 部署方式 | 特点 |
| ---- | ---- |
| 实时端点 | 实时响应请求 |
| 批量转换和笔记本作业 | 适合批量处理任务 |
| 异步端点 | 处理异步请求 |
| 多模型端点 | 支持多个模型 |
| 无服务器端点 | 无需管理服务器 |

同时，还可以采用一些方法来减小模型大小，如编译、蒸馏和量化。

下面是模型部署的流程图：

graph LR
    A[选择部署区域] --> B[优化容器]
    B --> C[使用推理推荐器]
    C --> D[选