预训练模型通常非常庞大，GPT-3 等模型包含上千亿个参数，因此在部署时会面临存储和传输上的困难，万数工程师竭诚为您服务。

模型推理实际应用中，速度往往直接影响着用户的体验和系统的效率。合理的硬件配置，可以帮您缩短处理时间，提高用户满意度， 减少计算资源的浪费。

预训练模型需要大量的计算资源来进行推理，这可能会导致部署时的计算瓶颈和性能问题。万数拥有多年AI服务器硬件定制经验,期待您的来电。

预训练模型的部署需要适应多种不同的硬件平台，包括 CPU、GPU、ASIC 等，因此需要适配和优化。万数科技旗下联合实验室，研究主流加速卡厂商和各大平台的适配，期待竭诚为您服务。

预训练模型通常需要使用大量的数据进行训练，在部署时需要考虑数据隐私和保护的问题，除了隐私内容谨慎投喂外，购买服务器本地私有部署是个不错的选择。

绝大多数模型都可以压缩或分割，使用合适的硬件既可以保证工作效率最大化，又可以成本控制最优。