从训练到生产：模型推理、优化与服务化
训练好的大语言模型如何真正投入使用？本讲将系统讲解LLM的三种主要使用方式： 网页访问（零门槛）、API调用（可编程自动化）、本地部署（完全自主可控）。 你将学习如何选择合适的模型、如何通过API实现自动化处理、以及如何在本地部署开源模型。 从个人学习到企业应用，掌握大模型使用的最佳实践。
当前市场上有数十种大语言模型，从GPT-4到国产DeepSeek，从闭源商业到开源免费， 如何选择最适合你的模型？核心是理解不同模型的特点和你的实际需求。 没有"最好"的模型，只有"最合适"的选择。
新一代推理模型通过"思维链"展现推理过程，在数学、编程、科学等复杂任务上表现突出：
Web Interface
API Access
Local Deployment
网页访问是使用大语言模型最简单的方式，就像使用搜索引擎一样。 打开浏览器，访问ChatGPT、DeepSeek或Claude等平台网站，注册账号后即可开始对话。 这种方式完全不需要编程知识，界面友好直观，是绝大多数人接触LLM的第一种方式。
自动化程度低：批量处理1000条评论需要手动复制粘贴，效率极低。定制化有限：无法调整温度等参数，无法与其他系统集成。 当需要自动化或定制功能时，就需要考虑API了。
API（Application Programming Interface，应用程序接口）让你的程序能够直接与大模型对话。 这就像一根直通管道，程序发送请求，大模型处理后返回结果，整个过程自动化完成。 API是实现批量处理、系统集成、自动化应用的关键方式。
API按使用量计费，通常以"每百万tokens"为单位。输入和输出价格不同（输出更贵）：
示例：处理10万字文档，DeepSeek约2-5元，GPT-4o约50-200元
API密钥安全：妥善保管，不要泄露到代码仓库。成本控制：设置使用限额，避免意外高额账单。数据隐私：敏感数据会发送到云端，注意隐私保护。
本地部署是将开源大语言模型下载到自己的电脑或服务器上运行，数据完全不出本地。 这种方式提供最高的数据隐私保护和使用自由度，但需要投入硬件资源和掌握一定技术能力。 对于医疗、法律、金融等对数据安全要求极高的领域，本地部署是唯一选择。
通过INT8/INT4量化，可以将显存需求降低2-4倍。例如13B模型量化后只需6-8GB显存， 普通游戏显卡（RTX 3060）即可运行。虽然性能略有损失，但大幅降低了硬件成本。
| 对比维度 | 网页访问 | API调用 | 本地部署 |
|---|---|---|---|
| 使用门槛 | 零门槛 | 需要编程 | 技术要求高 |
| 自动化能力 | 手动操作 | 完全自动化 | 完全自动化 |
| 批量处理 | 不适合 | 非常适合 | 非常适合 |
| 数据隐私 | 数据上云 | 数据上云 | 完全本地 |
| 硬件成本 | 无需投入 | 无需投入 | 较高（3千-50万） |
| 使用成本 | 订阅费（月付） | 按量计费 | 电费为主 |
| 模型性能 | 顶级模型 | 顶级模型 | 中小模型为主 |
| 定制能力 | 受限 | 中等 | 完全自由 |
零门槛、即开即用，适合个人学习和日常使用。 但自动化能力弱，不适合批量处理。
可编程、自动化、批量处理。是开发应用和系统集成的最佳选择。 需要编程能力和成本管理。
数据完全私密、完全自主可控。适合敏感数据处理。 需要硬件投入和技术能力。