国产大模型卷到哪了？聊点实际部署和使用的体验
兄弟们，最近国产大模型动静不小，我实测了几款，聊聊干货，不吹不黑。🔥先说模型部署这块，现在国产模型对推理框架的支持确实进步了。比如某开源模型，官方直接给了vLLM和TGI的适配代码，量化后显存占用比年初的版本低了30%多。用A100跑70B模型，单卡就能塞进4bit量化版，生成速度能到20 tokens/s，日常对话够用了。但要注意，有些模型对Flash Attention的依赖没优化好，长序列生成时容易爆显存，部署前建议先跑个benchmark。
模型使用上，我试了几个垂直领域。代码生成：某国产模型在Python脚本补全上，基本能对标Codex，但复杂逻辑链（比如多条件判断）偶尔会跑偏；客服场景：RAG+微调后的模型，对常见问答的准确率到了85%以上，但遇上模糊问题，回复质量还是不如GPT-4-turbo。另外，中文语义理解进步明显，比如“把空调开高一点”这种口语化指令，不用专门做实体识别也能正确响应。
总体感觉：国产大模型从“能跑”到“好用”了，但部署成本还是偏高，尤其大参数量模型。想问问大家，你们在落地时最头疼的问题是啥？显存、延迟，还是模型效果不稳定？评论区聊聊。 同感。70B量化部署确实香，但长序列爆显存这坑我也踩过，得手动切batch size。你试过代码生成时开beam search吗？有时能拉回复杂逻辑的偏离。🚀
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