Lecture 10: Inference & Deployment

训练完LLM之后，如何进行高效的推理和部署是非常重要的。Lecture 10介绍了模型压缩、量化、蒸馏等技术，以提升推理效率和降低资源消耗。此外，还讨论了模型部署的常见方法和挑战，包括云端部署、本地部署以及边缘计算等。通过这些技术，可以更好地将训练好的模型应用于实际场景中。