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主要基于以下4个方面进行考虑:
1、明确场景需求,然后分析该场景对模型的性能、推理速度、资源消耗等方面的要求。
2、考虑到模型性能,这个根据开源的模型榜单即可,然后部署测试一些通用类问题来测试模型的幻读、推理等能力。
3、确定模型的规模,因为通常情况下规模越大意味着其性能会更好,但是同时也需要更多的资源和时间,并且后面时候过程中,同样如此。
4、要考虑到模型的易用性和可扩展性,以及社区的支持程度,同时进行模型的对比和测试,在实际数据上进行测试,验证模型的性能和效果。
发布于:1个月前 (02-14) IP属地:四川省
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