企业级大模型推理和部署平台 2025

• Embedding（嵌入）：首先，输入的文本会被转换为向量表示，即嵌入过程。这一步将文本中的词汇或短语映射为高维向量，以便模型能够处理和理解。

• Decoder（解码）：接下来，解码器会基于嵌入的向量进行处理，生成下一个词的概率分布。解码器利用注意力机制和其他模型结构，预测下一个最可能的词。

• Sampling（采样）：最后，从解码器生成的概率分布中进行采样，选择一个具体的词作为输出。这一步决定了最终生成的文本内容。

二、大模型推理核心技术

1. 基础架构与优化技术

2. 推理引擎与工具链

三、大模型推理现状与挑战

1. 行业痛点

2. 产业趋势

四、Xinference：企业级推理与部署平台

1. 核心能力

2. 生态整合

3. 优势对比

4. 典型案例

四、未来展望

大模型推理面临 “效果 - 性能 - 成本” 的三角挑战，Xinference 通过分布式架构、多引擎支持和企业级特性，提供了从个人部署到企业级应用的全链路解决方案。

其生态整合能力和国产化适配，使其成为 AI 基础设施的核心选择。

未来，随着多模态和实时推理需求的增长，Xinference 将持续推动大模型落地的效率与灵活性。

GitHub: https://github.com/xorbitsai/inference

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