，近日，在全球边缘计算大会上，网宿科技、分享了网宿边缘计算对于大模型时代的思考与探索。
网宿科技边缘智能平台资深架构师陈云辉表示，在未来大模型将成为一种基础设施，每个行业甚至每个企业都会有属于自己的大模型。而如何更好地将大模型落地到具体应用场景、提升生产力，是产业共同探索的方向，也是网宿边缘计算的机会所在。
边缘计算如何在大模型时代发挥价值？在陈云辉看来，边缘计算可以从微调训练和边缘推理两大场景切入。
眼下，大模型和AIGC正引领全球科技新浪潮，而由于从零开始训练模型面临周期长，GPU需求大、成本高等问题，大模型的使用范式主要为 “预训练 + 微调训练+提示词工程”，即基于预训练好的大模型进行领域知识微调训练或使用提示词工程，再应用到具体的场景，从而降低成本。
“这种模式可以加快AIGC创新步伐，但大模型的参数量巨大，进行所有参数的微调成本非常高，LoRA成为有效的解决方法之一。网宿边缘计算可以支持LoRA、QLoRa等轻量微调训练方法，大大降低大模型个性化、领域化的适配成本，促进AIGC在垂直应用场景的落地。”陈云辉分析道。
“因而大模型推理运算可以从中心下沉到边缘，实现更低的带宽成本、更快的响应速度。网宿在边缘侧有得天独厚的优势，可以很好地赋能边缘推理场景。”陈云辉表示。
作为领先的边缘计算服务商，网宿边缘计算拥有显著的资源协同优势，可以与CDN业务在机房、算力、带宽、调度等方面充分协同，并且网宿基于全球2800个节点打造的轻量化边缘智能平台，节点分布广泛，平台运营经验丰富，可以复用到大模型场景。
得益于以上优势，网宿科技探索了面向大模型与AIGC时代的产品形态，并逐步落地。据悉，网宿科技基于网宿边缘智能平台，针对大模型推理、训练等场景，构建了边缘CPU算力平台、开源大模型训练部署平台，并输出垂直领域的解决方案，以适应市场需求和技术发展，让大模型赋能百业。
其中，网宿边缘GPU算力平台基于网宿广泛分布的节点资源，提供轻量化算力资源，支持GPU虚拟化，可满足轻量AI任务场景的需求，如AI推理、深度学习、图形可视化等。
网宿开源大模型训练部署平台基于开源预训练大模型，提供包含模型微调训练、性能评估、部署监控、轻量化推理等功能的端到端大模型服务平台，可降低大模型应用落地成本，帮助客户打造自己专属的的大模型。
此外，网宿提供垂直领域的解决方案，包括开箱即用的基于私有大模型的企业知识库解决方案，可以服务企业内部与外部客户，以及针对电商领域的图像生成解决方案，如AI模特等，帮助垂直领域降本增效。
陈云辉表示，“以上三种产品形态分别对应Iaas、PaaS 、SaaS层，未来我们希望打造全栈解决方案，降低AIGC的使用门槛。我们相信，随着大模型和AIGC的广泛应用，网宿边缘智能平台将迎来更多用武之地。”
值得一提的是，此次会上，陈云辉还重点展示了网宿边缘智能平台在AI应用场景的实践经验。
网宿边缘智能平台基于网宿丰富的节点管理和调度能力，针对边缘计算场景提供云边一体化协同托管方案，可以一站式纳管各类架构的边缘设备，将云上应用延伸到边缘，满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、AI应用等诉求。目前该平台已经服务于智能养殖、智能换电、智能勘测、智能安防等AI应用场景，成功帮助客户节约建设成本、提升运营效率。
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