2023年：大模型与AIGC的快速发展与应用前景

快速部署AI时代的启航：青云科技QKE容器引擎与ChatGLM-6B大模型

概述：在2023年，人工智能领域取得了显著进展，尤其在大型模型（大模型）和人工智能生成内容（AIGC）的技术突破与应用推广上展现出蓬勃活力。本文将聚焦于如何通过青云科技的QKE容器引擎，为用户提供快速、便捷的大模型部署体验，引领AI时代的创新实践。

QKE：智能时代的基石

QKE是基于Kubernetes的强大容器管理平台，专为构建高效、稳定的应用环境而设计。其核心优势包括自动化扩展、高可用性、安全防护以及卓越的运维能力，确保应用在复杂环境下的平稳运行与优化性能。

QKE v3.1：性能与安全的全面升级

最新版本的QKE带来了多项关键改进，包括提升容器集群的整体性能、增强可靠性与安全性、以及优化维护流程。这些改进特别针对大模型应用进行了深度定制，旨在提供更为强大、灵活的支撑。

快速部署ChatGLM-6B：AI应用的便捷通道

步骤一：构筑GPU集群

• 创建集群：首先，建立包含GPU工作节点的QKE集群。
• 配置镜像：在集群设置中，确保HTTP访问权限，通过配置镜像拉取的参数实现安全的镜像获取。

步骤二：GPU节点准备

• 检查插件：验证GPU设备插件的运行状态，确保GPU资源的可用性。
• 标签配置：为GPU工作节点添加特定标签，以优化资源调度。

步骤三：部署ChatGLM-6B

• 编写配置文件：编辑部署和服务配置文件（chatglm-6b.yaml），确保Pod调度至具有GPU的节点。
• 执行部署：按照指示操作，启动ChatGLM-6B服务，并通过NodePort服务对外提供访问。

步骤四：访问与监控

• 端口转发：在VPC上设置端口转发规则，确保外部访问畅通无阻。
• 实时监控：利用QKE提供的丰富监控与日志功能，即时掌握应用状态与性能表现。

结论：通过QKE，用户能够轻松实现大模型的快速部署，不仅简化了操作流程，还通过其强大的管理和监控功能，提升了应用的可靠性和效率。随着AI技术的持续演进，大模型的应用场景将进一步拓宽，QKE作为智能基础设施的关键组件，将在推动技术创新与行业变革中扮演重要角色。

随着人工智能技术的飞速发展，大模型与AIGC的融合正逐渐成为推动产业创新的核心力量。通过优化基础设施与部署流程，QKE等平台为构建未来智慧社会奠定了坚实的基础。