第四范式宣布推出大模型推理端侧解决方案ModelHub AIoT，用户在端侧可轻松部署如DeepSeek R1、Qwen 2.5、Llama 2/3系列等小尺寸蒸馏模型，离线运行，并可灵活在多个模型之间切换，兼顾了模型压缩、推理性能，解决了部署与优化的复杂性。
公告称，该方案不仅能够满足用户对隐私和实时性的需求，还极大降低了AI大模型推理成本。
1） 无需联网，端侧低延时运行
优秀的端侧推理框架在端侧算力的支持下，展现出卓越的性能与适配性。模型在本地即时处理请求，提供流畅的用户体验。在网络不稳定或离线环境下，端侧模型仍能正常运行，确保服务的连续性。
2） 数据隐私与安全性提升
在端侧部署模型，数据无需上传至云端，所有计算和处理都在本地设备上完成，避免了云端传输和存储过程中的潜在泄露风险，降低了数据被黑客攻击或滥用的可能性。
3） 成本效率与资源优化
端侧部署有效降低对云端资源的依赖，本地处理减少了云端计算和存储的需求，降低了服务器成本和API调用成本，无需频繁上传大量数据，节省了网络带宽资源。
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第四范式推出大模型推理端侧解决方案 ModelHub AIoT
第四范式宣布推出大模型推理端侧解决方案ModelHub AIoT，用户在端侧可轻松部署如DeepSeek R1、Qwen 2.5、Llama 2/3系列等小尺寸蒸馏模型，离线运行，并可灵活在多个模型之间切换，兼顾了模型压缩、推理性能，解决了部署与优化的复杂性。
公告称，该方案不仅能够满足用户对隐私和实时性的需求，还极大降低了AI大模型推理成本。
1） 无需联网，端侧低延时运行
优秀的端侧推理框架在端侧算力的支持下，展现出卓越的性能与适配性。模型在本地即时处理请求，提供流畅的用户体验。在网络不稳定或离线环境下，端侧模型仍能正常运行，确保服务的连续性。
2） 数据隐私与安全性提升
在端侧部署模型，数据无需上传至云端，所有计算和处理都在本地设备上完成，避免了云端传输和存储过程中的潜在泄露风险，降低了数据被黑客攻击或滥用的可能性。
3） 成本效率与资源优化
端侧部署有效降低对云端资源的依赖，本地处理减少了云端计算和存储的需求，降低了服务器成本和API调用成本，无需频繁上传大量数据，节省了网络带宽资源。