我们团队做AI产品，从跑通第一个大模型到真正上线服务，花了半年。说点真实经历，给想做的人参考。

一开始很天真。

觉得不就是把模型跑起来吗？拿个开源模型，租个GPU服务器，加载上去就能用了。

真干了才知道，从"能跑"到"能用"中间隔着十万八千里。

第一个坑：显存不够。

模型加载到GPU上，你以为模型多大就占多少显存。实际上不是——推理的时候还要算激活值、KV缓存。你以为80G显存够了，结果模型加载完就占了60G，剩下20G跑几个并发就爆了。

用户一多，OOM错误满天飞。我们一开始并发只能开两个，多一个就崩。

第二个坑：速度太慢。

单卡跑一个大模型，推理一次要好几秒。用户问个问题，等五秒才出结果。你以为能忍？用户三秒没看到反应就刷新了。

后来我们做了量化——把模型从FP16压到INT8。速度快了一倍，效果损失不大。但不是所有模型都能量化，有些量化之后效果掉得厉害。

第三个坑：并发。

单卡就那么多算力，一个用户用着还行，十个用户同时来就排队了。你得想办法把多个请求批处理——把同一时间来的请求凑一批，一起算。这样GPU利用率上去了，速度也快了。

但批处理不是简单把请求凑一起。你得控制等待时间——等太久用户不耐烦，等太短批不了几个。这个参数得调。

那现在我们怎么部署的？

简单场景用小模型加量化，单卡就能跑。复杂场景才上大模型，做多卡分布式。

不是什么场景都要上最大的模型。你一个客服问答，用个小模型就够了，没必要跑个几百亿参数的。又贵又慢。

做AI产品，技术是一方面。成本控制和性能调优是另一方面。你模型再强，部署起来又慢又贵，用户用不起。

说个更真实的翻车。我们第一次上线，内测的时候只有自己人用，没问题。一开放给真实用户，当天就崩了。

为什么？因为真实用户量是内测的几十倍。我们的服务一开始只能扛一百并发，用户一来就是五百。直接排队、超时、报错。

赶紧扩容。但扩容不是加台机器就行——你多台机器怎么调度？用户请求分到哪台？模型怎么同步？这些都是工程问题。

我们折腾了一周才扛住流量。这一周里，用户体验特别差。很多人用了一次就不来了。

这个教训让我明白：做AI产品，技术难点不在模型本身，在工程化。模型你下载下来就能跑，但要让它稳定服务几千几万人，那是另一回事。

后来我们学乖了。上线前先压测——模拟几百上千并发，看系统扛不扛得住。扛不住就先扩容，别等用户来了再救火。

做AI创业，别光盯着模型好不好。部署、运维、成本、并发，这些工程问题才是真正的坑。