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大模型训练：
目标： 训练阶段主要是为了让模型学习并吸收大量数据中的模式和规律。这通常涉及使用大量计算资源（如公有云上的GPU集群）来调整模型的内部参数，以最小化预测误差，使模型能够泛化到未见过的数据上。
过程： 包括预训练和微调（Fine-tuning）。预训练通常在大规模无标签数据上进行，以赋予模型广泛的知识背景；微调则是在特定任务的数据集上进行，使模型适应特定领域的应用。
特点： 训练过程计算密集，所需算力巨大，且往往在模型初次构建或重大更新时执行。
大模型推理：
目标： 推理（或预测）阶段是模型已经训练完成后，利用其学习到的知识对新的输入数据进行预测或生成响应的过程。这是模型实际应用、解决具体问题的阶段。
过程： 包括接收输入、依据模型参数进行计算、产生输出。为了提高效率，推理过程中常伴随模型压缩、推理加速等技术的应用。
特点： 相比训练，推理对实时性要求更高，需在边缘设备或端侧快速响应用户请求，因此未来计算负载需求增长迅速，且强调低延迟、高效能及数据隐私保护
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