大模型推理时需要关注哪些方面？

在大型模型推理过程中，需要关注的方面主要包括模型结构、计算资源、软件优化等多个维度。

参考文档https://www.datalearner.com:8443/llm-blogs/strategies_and_tips_to_speed_up_large_model_inference

使用大模型进行推理时，您需要注意以下几点：

输入参数：确保提供正确的输入参数，包括但不限于模型ID、请求ID、用户ID、BotID和prompt文本，参数格式要符合API要求。
数据格式：检查输入和输出数据的格式是否符合模型接口的规范，避免因数据格式错误导致调用失败。
错误处理：关注返回的状态码和错误信息，如InvalidParameter或DataInspectionFailed，及时排查问题。
计费：了解模型服务的计费方式，特别是独占实例的费用，按小时或预付费模式，防止产生未预期的费用。
权限：确保拥有足够的权限来调用模型服务，子账号需要主账号授权。
API调用频率：考虑API调用的频率限制，避免因超出限制而被限制调用。
安全性：妥善管理API-KEY，避免泄露，定期检查并更新API-KEY。
可参考大模型服务平台百炼 常见问题

在大模型推理时，我们需要关注三个方面：显存、带宽和量化。显存方面，模型参数量大小决定了需要多少显存；带宽方面，因为大模型推理是访存密集型的计算方式，需要频繁访问显存，所以带宽规格是影响推理速度的首要因素；量化方面，低精度量化可以节省更多显存并提高访存效率，因此现在很多大模型推理都会采用量化的方式。