来源 | 火山引擎云基础团队
随着云计算、开源生态和模型优化技术的发展，“算力普惠”逐渐成为现实，使得个人开发者也能参与大模型应用的开发和创新应用。然而，这一趋势既带来了新的机会，也伴随着独特的挑战——当行业巨头依赖万卡集群大规模开发时， 中小团队该如何利用“小资源撬动大价值”，低成本落地 AI 应用 ？
火山引擎最新发布的第四代计算实例 g4il 搭载英特尔®至强®6 性能核（P-core），在性能、网络和存储 I/O 等方面实现全方位升级，不仅显著提升了计算体验，更大幅降低了 AI 应用的开发门槛。
为助力 AI 普及，帮助个人开发者和中小企业轻松接入大模型技术、实现业务升级并打造专属 AI 模型，g4il 同步推出了" 开源大模型应用-知识库问答 "应用镜像，支持快速完成大模型微调和推理环境搭建。用户仅需"一杯咖啡"的成本，即可在几分钟内创建属于自己的大模型应用，真正实现 AI 技术的触手可及。
困境：中小团队开发 AI 应用的挑战
Challenges
在 AI 时代，小团队正在创造越来越多的奇迹：通过使用 AI 大模型能力和 AI 辅助工具，个人开发者能打造出极具市场潜力的爆款应用；通过借助 AI 各种基础设施，中小企业也可以推出“虚拟助理”“智能客服”等新的产品及业务形式，提升用户的体验和转化率。
然而在实际落地过程中，算力、AI 工程化经验等问题还是困扰着普通用户进一步体验 AI 开发：
- 算力成本：个人开发者基于大模型开发 AI 应用时，首先面临严峻的算力成本压力，以主流的 7B 参数模型为例，仅单次推理就需要占用 14GB 以上显存，若完全使用云服务 GPU 实例部署持续服务，月成本可能高达数千元；
- 环境搭建：从 CUDA 驱动版本冲突、PyTorch 依赖项兼容性问题，到分布式推理框架（如 vLLM）的配置调试，开发者需耗费大量时间解决底层技术问题。
方案：火山引擎 g4il 助力 AI 应用落地
Solutions
火山引擎第四代通用型计算实例 g4il 针对 AI 大模型推理场景做了大量优化，为用户控制 AI 应用开发的算力成本提供了更理想的选择。
更具性价比的 AI 推理算力
随着 CPU 制程和架构的提升，以及英特尔针对 AI 加速的专属指令集“英特尔®高级矩阵扩展（下称 AMX）”的推出，近年来 CPU 成了大模型推理计算的一种更具性价比的硬件方案，尤其适合以下 AI 应用开发场景：
- 快速验证部署：在对 AI 性能要求较低的场景下，CPU 成本更低且性能可以满足一般体验需求，能帮助中小企业和开发者快速验证 AI 大模型的可行性和有效性；
- 企业接口调试：选择 CPU 部署开发调试，无需管理 GPU 驱动、CUDA 版本兼容性等问题，可降低开发和管理成本；
- 轻量级模型需求：对于任务规模较小（如低频调用、小批量数据处理）的业务，多核 CPU 足以满足性能要求，如中小企业在内部知识库中部署问答系统。
火山引擎 g4il 可以为个人开发者和中小企业在这类预算有限、低负载或需要灵活扩展的场景下的 AI 应用开发提供可靠算力支持，帮助用户大幅降低初期试错成本，保障模型性能满足使用需要。
同时，g4il 在 AMX INT8 和 BF16 的基础上新增支持了 FP16 指令集，可以满足更多精度的 AI 运算需求，相比 AVX512 有多达 5 倍算力提升，进一步提高了入门级 AI 应用部署的支撑能力。
英特尔® 高级矩阵扩展（AMX）是英特尔针对 AI 加速推出的专属指令集，可加快 INT8 和 BF16 的推理速度，并为以 FP16 精度训练的模型提供更好支持（INT8 的速度高达每核每周期 2,048 次浮点运算，BF16/ FP16 的速度则高达每核每周期 1,024 次浮点运算），让每个内核均具备 AI 加速功能，更高效地助力实现 AI 无处不在。
AI 应用镜像：知识库问答
AI 模型的开发和部署是系统工程，以部署一个简单的知识库问答系统为例，开发者需要同时整合模型服务、向量数据库和 API 网关，这一过程涉及 10 余个组件的联调，这些繁琐的前期准备工作无疑会对用户开发 AI 应用形成阻碍。
为更好地将用户从这些工作中解放出来，聚焦业务开发和创新体验，g4il 实例同步搭配推出了由火山引擎和英特尔合作开发的应用镜像 —— “ 开源大模型应用-知识库问答 ”（Ubuntu 24.04 with LLM Knowledge Base 64 bit），供用户体验基于 CPU 快速开发专属的知识库问答系统，在云上实现“算力+模型”的一站式部署。
该镜像内置基于检索增强生成 （RAG） 架构的大模型知识库应用，支持用户上传专业领域的资料打造自己的专属 AI 知识库，分钟级即可完成大模型知识库的部署，感兴趣的用户可以参考下方的实践教程。
实践：快速搭建 AI 知识库
Practices
通过下述的简单指导，用户可以快速完成大模型知识库的部署，在云上构建专属 AI 知识库。
Step1：选择规格与应用镜像
登录火山引擎云服务器控制台，点击创建实例（推荐选择 ecs.g4il.4xlarge），公共镜像选择 Ubuntu 24.04 开源大模型应用-知识库问答：
Step2：为云服务器配置弹性 IP
完成网络配置并为该云服务器绑定弹性公网 IP：
Step3：完成实例创建
完成密码密钥等其他自定义配置后点击立即购买，完成实例创建。
Step4：启动知识库
通过控制台的远程连接或 ssh 等方式登陆到云服务器后，根据欢迎页面的提示，执行如下命令：
cd opea_chatqnadocker compose up -d
等待所有的服务均为可用状态后（提示绿色），您的 AI 知识库就启动成功了！
Step 5：搭建专属知识库
打开浏览器，输入 http://[创建的云服务器对应的弹性公网 IP]，即可开始构建您的专属知识库了。该知识库支持上传本地文件或传入资料对应的网页地址，可充分满足您对各类数据源知识库的构建需求。
展望未来
What‘s Next
对于大模型落地这一新的企业课题，算力基础设施的建设是一项长期工程，而 CPU 作为 AI 算力配置的一种新范式，在 AI 推理场景下存在独特优势，可以帮助个人开发者和中小企业在早期就通过较低的软硬件经济投入成本，取得阶段性的应用效果和产品性能 。
目前，火山引擎第四代计算实例产品 g4il 已正式发售，欢迎感兴趣的用户扫码咨询。
未来，我们也将与英特尔继续开展密切合作，一方面持续挖掘基于英特尔® 至强® 处理器的火山引擎云服务器在 AI 模型推理上的潜力，另一方面结合客户场景打造更多落地实践，结合云原生 AI 总结更多模型训练/推理需求，驱动更多企业实现智能化转型！
更多 g4il 产品特性解读及实操 demo，欢迎锁定 4 月 18 日 19:00 的直播《云端进化论 · 重构云上生产力》。