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