所有大模型都是“预制菜”吗大厂厨房出品更香

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2025-09-18 15:23:39 搜狐网

所有大模型都是“预制菜”吗大厂厨房出品更香！预制菜成为热门话题。作为食客，大多数人可能不喜欢预制菜。但对AI从业者来说，“大模型预制菜”更为吸引人，现炒的大模型反而不太靠谱。

如果要“现炒”大模型，会遇到很多问题。比如，需要搭建合适的计算环境，小规模的计算资源无法满足需求，而大规模的集群则需要很长时间来构建，并且维护起来也十分复杂。此外，优质的GPU等硬件资源非常稀缺，国产设备可能无法提供足够的算力。大模型通常涉及千亿甚至万亿参数，小规模计算资源只能进行推理，无法完成训练任务。业界通常使用几万个计算节点同时运行数月才能完成一个大模型的训练。

高质量的数据是另一个关键因素。数据预处理工作量巨大，而且需要大量的高质量数据。即使有了足够的计算资源和数据，还需要掌握相应的技术知识来进行模型训练、微调或推理。否则，可能会导致训练失败，结果不尽如人意。

许多企业客户在没有明确业务需求的情况下盲目投入大量资金建设大模型，最终发现这些模型并不符合实际需求，造成了浪费。

相比之下，采用预制大模型的方式更为高效。MaaS平台就像一个中央厨房，提供了各种预制大模型供用户选择。用户可以根据自身需求选择适合的服务类型：

- 即烹型服务：用户可以选择一款标准的开源模型，加上自己的私有数据，在适当的计算资源上进行二次训练，以获得定制化的模型。 - 即热型服务：直接部署标准或第三方提供的预置模型，无需额外训练即可使用。 - 即食型服务：通过调用API直接使用大模型，无需自己进行训练或部署。 - 美食点评服务：平台还提供模型评测服务，帮助用户快速找到适合自己的模型。 - 灶台租赁和搭建服务：对于希望自行操作的用户，平台也提供按需租用计算资源的服务，甚至可以提供优化的一体化解决方案。

因此，选择预制大模型不仅节省时间和成本，还能确保模型的质量和适用性。即使用户不清楚哪种模型最适合自己的需求，也可以快速尝试不同的选项。

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(责任编辑：0882)

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