大模型完成预训练后不是就万事大吉了，离推理应用还有很大距离，需要经过微调、部署等一系列工程化工作。尤其是在2B的行业大模型应用中，为解决大模型的幻觉、时效性和推理成本问题，需要建立单一模型之上的体系。模型部署中的技术大致可以分为三个层面，最上层是和各种应用的对接，各种用户界面的设计，这一层不在本报告的范围之内；最下层是推理需要配置的算力、存储等软硬件架构，属于IAAS层，本报告也不做探讨；中间就是模型本身一层的技术，即模型层部署和推理中的技术，包括模型部署框架的设计，Agent技术和Prompt Engineering等。其中模型部署框架是为大模型提供一系列补充能力的架构设计，例如调用小模型、记忆等；Agent智能体是对大模型的整体升级；而Prompt Engineering是提升大模型回答准确性的重要手段。本报告对这三方面的技术进行粗浅描述，仅供参考。总之，大模型工程化部署的技术还在迅速发展中，把大模型应用做好也需要丰富的经验和技术能力。

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