云服务器
部署大模型AI对云服务器的需求取决于模型规模、推理/训练需求、预算等因素。以下是关键考虑因素和配置建议：
1. 核心硬件需求
（1）GPU（最关键）
- 推荐型号：
- 中低预算/中小模型（7B-13B参数）：NVIDIA T4（16GB显存）、RTX 3090/4090（24GB显存）
- 中大模型（20B-70B参数）：A10G（24GB）、A100 40/80GB（多卡并行）
- 百亿级大模型（如LLaMA-2 70B）：H100 80GB（PCIe或NVLink互联多卡）
- 显存要求：模型参数每10B约需20-24GB显存（FP16精度），量化后可降低需求（如4-bit量化显存减少60%）。
（2）CPU与内存
- CPU：至少16核（如Intel Xeon Platinum或AMD EPYC），用于数据预处理和任务调度。
- 内存：建议为显存的2-3倍（例如A100 80GB配256GB内存）。
（3）存储
- 高速SSD：1TB起步（NVMe优先），用于快速加载数据集和模型权重。
- 模型存储：大模型权重文件占用空间大（如LLaMA-2 70B约140GB FP16），需预留足够空间。
2. 云服务商选型
| 云厂商 | 推荐实例 | 适用场景 |
|---|---|---|
| AWS | p4d.24xlarge（8×A100 40GB） |
大规模训练/高性能推理 |
| Azure | ND96amsr_A100 v4（8×A100 80GB） |
多卡NVLink互联，适合百亿级模型 |
| Google Cloud | a3-highgpu-8g（8×H100） |
TPU/GPU混合负载优化 |
| 阿里云 | gn7i-C16g1.16xlarge（A10G） |
性价比推理实例 |
| 腾讯云 | GN10Xp（8×V100 32GB） |
兼容性较好的老款GPU |
3. 部署方式选择
- 推理场景：
- 中小模型：单卡T4/A10G实例 + vLLM框架（高吞吐推理）。
- 大模型：多卡A100/H100 + TensorRT-LLM（NVIDIA优化）。
- 训练场景：
- 使用Deepspeed/FSDP（多卡分布式训练）+ A100/H100集群。
- 量化训练：结合QLoRA（节省显存）。
4. 软件环境
- 基础环境：Ubuntu 22.04 + CUDA 12.x + cuDNN 8.9。
- 框架：
- PyTorch（2.0+）with FlashAttention-2提速。
- 推理优化：GGML（CPU部署）、AWQ/GPTQ（4-bit量化）。
- 容器化：Docker + NVIDIA Container Toolkit（便于环境隔离）。
5. 成本优化技巧
- 竞价实例：AWS Spot或Azure Low-Priority VM（降低60%成本，适合非生产环境）。
- 模型量化：使用4-bit量化（如
bitsandbytes库）减少显存占用。 - 冷启动方案：存算分离（模型权重存OSS，按需加载）。
6. 典型配置示例
场景1：LLaMA-2 13B模型推理
- 实例：AWS
g5.2xlarge（1×A10G 24GB） - 配置：16vCPU + 64GB内存 + 500GB NVMe
- 工具：vLLM + FP16量化，支持每秒20+ tokens生成。
场景2：微调70B参数模型
- 实例：Azure
ND96amsr_A100 v4（8×A100 80GB + NVLink） - 配置：96vCPU + 1TB内存 + 4TB SSD
- 工具：Deepspeed ZeRO-3 + QLoRA，显存需求从1.2TB降至240GB。
7. 网络与安全
- 带宽：至少10Gbps（避免数据传输瓶颈）。
- 安全组：限制SSH端口，启用VPC内网隔离。
总结建议
- 入门试验：从T4/A10G单卡起步，测试模型可行性。
- 生产部署：选择多卡A100/H100集群，结合量化技术和推理优化框架。
- 长期运维：监控GPU利用率（如
nvidia-smi），采用Kubernetes管理弹性伸缩。
根据实际需求灵活调整配置，初期可先用按需付费模式测试性能，再转为预留实例降低成本。