文章详细介绍了大模型在实际业务场景中的应用全流程，包括业务需求分析（功能性与非功能性需求）、性能优化（提升处理速度、减少运算量）、用户感知优化（流式输出、错误处理）以及稳定性保障（自动化扩缩容、监控预警、容灾设计）。通过多维度优化策略，帮助开发者将大模型高效、低成本地部署到实际业务中，确保服务质量与用户体验。

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实际业务场景下的大模型应用

对于开发一个大模型应用，从开发和测试阶段转移到实际业务场景中，这是一个复杂且关键的过程。

在实际开发场景下，只有在业务需求和技术实现之间找到平衡，才能高效部署和运营大模型服务。最终追求将大模型应用高效、低成本的部署到实际业务场景中。

业务需求分析篇

模型的功能性需求

功能性需求定义了大模型 “做什么”。
不同的业务场景对模型的要求各不相同

• • 自然语言处理类型：这是最常见的大模型应用场景之一，主要包括问答系统、文本生成、翻译、情感分析等任务；

• • 通用任务：开放领域问答、新闻摘要生成等，可采用通用大语言模型（Qwen GPT等）
• • 特定领域任务：结合针对特定领域优化的模型，例如数学问题数学解题可使用Qwen-Math模型。

• • 视觉：包括图像分类、目标检测、图像生成等。
• • 语音：语音助手、自动字幕生成、语音输入法、语音合成等。
• • 多模态：结合文本、图像、视频、语音等多种模态，处理复杂任务。可采用诸如Qwen-VL专门设计的多模态模型能够显著提升效率和一致性。如果通过组合多个单模态模型来完成多模态任务，可能会导致应用整体延迟较高、一致性差、开发复杂度高等问题。

模型的非功能性需求

非功能性需求主要是为了确保在执行功能性需求中提供的功能时 “如何做” 才能达到高质量标准。也就是同样需要格外关注的 “性能”、“成本”、“稳定”等方面。

性能优化篇

更快地处理请求

通常影响模型推理速度的最主要因素是 模型的大小，较小规模的模型可以更快地完成推理。

使用较小的模型通用能够获取高质量推理结果，具体优化措施：

• • 优化提示词：通过prompt扩写来获取更详细的提示，也可以添加更多样本指引模型更好地推理。
• • 微调模型：在特定领域中，小模型微调后可接近大模型。

减少大模型处理请求数和运算量

减少大模型处理请求数量/运算量，可降低GPU负载和并发压力。

• • 上下文缓存：针对不同推理请求之间可能会重合的输入内容（例如对轮对话、针对一本书的多次提问等），上下文缓存技术可将这些公共前缀内容进行缓存，在推理时减少重复的运算量，提升响应速度。
• • 批处理：通过合并多个请求为一个批次，可减少请求次数。

减少tokens的输入输出

• • 输入端优化：精简输入内容，去除输入中的冗余信息/无关内容，只保留关键信息。例如在对话系统中通过预处理提取用户的意图和核心问题，而不是将整个对话历史输入给模型。还可以对长文档/复杂输入内容生成摘要，作为模型的输入。
• • 输出端优化：生成tokens的过程几乎总是最耗时的。
  （1）可通过优化提示词明确要求模型生成简洁的回答。（2）还可以在结构化输出的场景中，尽可能优化输出内容。（3）通过API调用模型时，明确指定最大输出长度，限制生成内容的规模。

用户感知优化篇

流式输出

就是一个字一个字往出蹦的效果。

展示任务进度

让用户了解当前系统的处理状态，减少未知等待带来的焦虑感。

完善错误处理机制

搭建重试机制和降级：

• • 自动重试：对于临时性错误（网络抖动、服务短暂不可用），可自动重试。
• • 错误降级：对于每种错误类型，设计相应的降级方案。

提供用户反馈入口与持续改进

稳定性篇

自动化缩扩容

水平伸缩计算资源：阿里云提供了 弹性伸缩ESS动态调整ECS/GPU示例数量，或使用函数计算FC按需分配资源。

评测基线管理

用来衡量模型的好坏，避免盲目优化后适得其反。

模型实时监控与预警

• • 关键指标看板：监控模型准确率、响应速度、错误率等。
• • 数据飘逸检测：对比当前输入与训练数据的分布差异。例如用户突然大量提问“如何退换货”，系统会提示“数据分布异常，可能需要重新训练模型”。
• • 自动告警与日志追踪

容灾性设计

• • 降级熔断
• • 通用传统后端应用容灾方案同样适合大模型应用

​最后

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