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llms的发展可能是昂贵且复杂的，但是组织可以轻松增强，微调和自定义现有的开源LLMS以满足其需求。基于API的现成的服务（例如OpenAI GPT）提供了一个更简单的解决方案，但是推断（即查询）成本可以迅速增加，尤其是对于大型组织和更复杂的LLMS。另外，组织可以在功能强大的启用GPU的企业服务器或等效启用GPU的云实例和机器学习平台（例如NVIDIA的AI Enterprise）上构建和控制自己的LLM推断解决方案，并运行开放源llms。毫不奇怪，企业策略小组发现，组织开发和使用LLM支持的Genai的最受欢迎的战略是利用开源LLM并在内部开发Genai解决方案。2
了解推断大语言模型的总成本
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