#LLM推理#模型量化#KV缓存#GPU并行#边缘部署
大模型推理优化：一人公司搞钱指南
优化大模型推理速度与显存占用 高延迟、高显存、高成本问题 专注注意力机制与内存效率
落地难度
4.0
搞钱系数
4.0
综合指数
4.0
核心亮点
- 核心解决：高延迟、高显存、高成本问题
- 谁会买单：中小企业、AI产品团队
- 变现思路：提供低延迟API服务或嵌入式轻量推理SDK
- 落地难度：4/5
- 搞钱系数：4/5
落地难度分析
需熟悉CUDA、量化、分布式推理，但可复用开源工具链如vLLM、llama.cpp
盈利潜力分析
买单群体: 中小企业、AI产品团队 思路: 提供低延迟API服务或嵌入式轻量推理SDK