生成式AI高效部署实践：从推理加速到模型压缩

基于腾讯混元大模型平台的实战案例，系统讲解大模型推理加速框架与模型压缩技术

📚 课程简介

本课程基于腾讯混元大模型平台（CNCC 2023）的实践经验，深入剖析大模型在生产环境中的推理优化与部署实践。涵盖太极一站式平台架构、Angle HCF推理加速框架（基于TensorRT-LLM）、Angle SNIP模型压缩框架（量化/稀疏/蒸馏），以及业务落地的真实案例。

👥 面向人群

• 对AI大模型部署感兴趣的学生和开发者
• 需要了解大模型推理加速技术的工程师
• 关注模型压缩和边缘部署的研究人员

📖 章节导航

章节	标题	内容要点
1	大模型平台概述	混元大模型、太极一站式平台、加速组件
2	推理加速框架	Angle HCF、TensorRT-LLM、性能/显存优化、服务化
3	模型压缩框架	Angle SNIP、量化压缩、稀疏压缩、蒸馏技术
4	业务落地与展望	腾讯文档/会议/广告、技术发展方向

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git clone https://www.gitlink.org.cn/amylier/GenAI-Deployment-Practice.git
cd GenAI-Deployment-Practice

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# 从 chapter1 开始，逐章深入

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