什么是大模型的推理集群

大模型的推理集群是一种用于大规模机器学习模型部署和推理的技术架构，主要目的是提高模型处理大量请求的能力并优化性能。它是这样工作的：

1. **大模型训练**：首先，经过深度学习算法训练出一个非常庞大的预训练模型，例如通义千问就是这类模型的实例，它们具有极强的语言理解和生成能力。

2. **模型分解**：由于大模型的参数量巨大，难以直接部署到单一的硬件上，因此将其分解为若干个较小的部分，这被称为微服务化或模块化。

3. **分布式部署**：推理集群由一组计算服务器组成，这些服务器通过高速网络连接在一起，如Spark on YARN、TensorFlow Serving等框架支持分布式的模型推理。

4. **负载均衡**：当有大量的推理请求到来时，请求会被分发到集群的不同部分，确保每个节点不会过载，通过负载均衡策略达到高效利用资源的目的。

5. **异步/同步推理**：支持异步推理，即模型可以在接收到请求后立即返回响应，同时后台继续处理后续步骤；同步推理则等待整个推理过程完成再返回结果。

6. **缓存机制**：为了进一步提升速度，常用内容分发网络（CDN）或本地缓存来存储常用推理结果，减少重复计算。

相关问题：
1. 为什么需要使用大模型推理集群而不是单独的服务器？
2. 在大模型推理集群中，如何避免数据一致性问题？
3. 哪些场景下特别适合采用大模型的分布式推理？