大模型应用开发

大模型应用开发
相信大家肯定会有疑问：
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什么是大模型应用开发呢？
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跟传统的Java应用开发又有什么区别呢？
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我们该如何去开发大模型应用呢？
别着急，本章我们就一起来分析一下。
模型部署
首先要明确一点：大模型应用开发并不是在浏览器中跟AI聊天。而是通过访问模型对外暴露的API接口，实现与大模型的交互。
因此，企业首先需要有一个可访问的大模型，通常有三种选择：
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使用开放的大模型API：如你打开浏览器访问DeepSeek、豆包、GPT
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在云平台部署私有大模型：如阿里云ECS通过Ollama部署DeepSeek
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在本地服务器部署私有大模型：如公司服务器通过Ollama部署DeepSeek
使用开放大模型API的优缺点如下：
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优点：
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没有部署和维护成本，按调用收费
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缺点：
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依赖平台方，稳定性差
○
长期使用成本较高
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数据存储在第三方，有隐私和安全问题
云平台部署私有模型：
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优点：
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前期投入成本低
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部署和维护方便
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网络延迟较低
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缺点：
○
数据存储在第三方，有隐私和安全问题
○
长期使用成本高
本地部署私有模型：
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优点：
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数据完全自主掌控，安全性高
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不依赖外部环境
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虽然短期投入大，但长期来看成本会更低
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缺点：
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初期部署成本高
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维护困难
注意：
这里说的本地部署并不是说在你自己电脑上部署，而是公司自己的服务器部署。
由于大模型所需要的算力非常多，自己电脑部署的模型往往都是阉割蒸馏版本，性能和推理能力都比较差。
再加上现在各种模型都有很多免费的服务可以访问，性能还是满血版本，推理能力拉满。
所以完全不建议大家在自己电脑上部署，除非你想自己做模型微调或测试。
接下来，我们给大家演示下两种部署方式：
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开发大模型服务
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本地部署（在本机演示，将来在服务器也是类似的