加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型（如GPT、BERT、CLIP等）已经成为自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域的核心技术。这些模型凭借其强大的生成和理解能力，广泛应用于各种实际场景，如智能客服、内容创作、图像识别等。然而，大模型的高效部署和推理优化仍然是一个极具挑战性的问题，尤其是在面对高并发请求时。本文将结合实际案例，详细讲解AI大模型在多并发场景下的推理优化、性能监控、系统架构设计以及未来发展方向。1. 定义AI大模型是指那些参数量极其庞大的深度学习模型，通常包含数十亿甚至数千亿个参数。