在部署AI大模型時(shí)，性能瓶頸問(wèn)題是一個(gè)常見(jiàn)的挑戰(zhàn)。為了解決這一問(wèn)題，可以采取以下策略：優(yōu)化硬件資源、調(diào)整網(wǎng)絡(luò)配置、使用分布式計(jì)算和存儲(chǔ)、應(yīng)用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，以及進(jìn)行模型壓縮和量化等措施。這些方法有助于提高模型的運(yùn)行效率和穩(wěn)定性，進(jìn)而提升整體性能。