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用于低成本推理的 10 个小型高效模型 API
了解什么是 GPU 分段、TimeSlicing 和多实例 GPU (MIG) 等技术如何工作，以及 Clarifai 如何自动执行 GPU 共享以高效运行多个 AI 工作负载。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能用于低成本推理的 10 个小型高效模型 API
简介
在近年来的生成式人工智能热潮中，巨型语言模型占据了头条新闻，但它们并不是唯一的游戏。小语言模型 (SLM)——通常参数范围从几亿到大约一百亿——正在迅速崛起，成为关心延迟、成本和资源效率的开发人员和企业的务实选择。蒸馏、量化和推理时间优化方面的进步意味着这些灵活的模型可以处理许多现实世界的任务，而无需像其较大的兄弟姐妹那样承担繁重的 GPU 费用。与此同时，提供商和平台竞相提供低成本、高速的 API，以便团队可以将 SLM 快速集成到产品中。 Clarifai 是人工智能平台的市场领导者，凭借其推理引擎、计算编排和本地运行器提供独特的优势，使您能够在任何地方运行模型并节省云成本。
本文探讨了不断发展的小型高效模型 API 生态系统。我们将深入探讨原因、涵盖选择标准、比较顶级提供商、讨论底层优化技术、突出实际用例、探索新兴趋势并分享实际入门步骤。在整个过程中，我们将融入专家见解、行业统计数据和创意示例，以丰富您的理解。无论您是寻求经济实惠的 API 的开发人员，还是评估混合部署策略的首席技术官，本指南都将帮助您做出自信的决策。
快速摘要
在深入讨论之前，这里有一个简洁的概述来引导您：
通过这个路线图，让我们了解详细信息。
为什么小型高效模型很重要？
了解 SLM
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