大模型的 推理（Inference）、训练（Training） 和 微调（Fine-tuning） 是模型生命周期中三个关键阶段，各自技术特点、核心目标和资源需求差异显著。

1. 技术特点

(1) 训练

• 核心任务：通过无监督/自监督学习（如掩码语言建模）构建模型的基础能力。
• 关键技术：
• 分布式并行策略（数据并行、模型并行、流水线并行）。
• 显存优化（ZeRO、梯度检查点）。
• 稳定性控制（梯度裁剪、混合精度训练）。
• 示例：训练DeepSeek-R1需在数千块A100上运行数万小时。

(2) 微调

• 核心任务：在保留通用能力的同时，针对性调整模型行为。
• 关键技术：
• 参数高效微调（PEFT）：如LoRA、Adapter，仅训练少量新增参数。
• 指令微调（Instruction Tuning）：对齐人类反馈（如RLHF）。
• 领域知识注入：通过检索增强（RAG）或知识蒸馏。
• 示例：用5000条法律条文问答对微调DeepSeek-R1，使其具备法律咨询能力。

(3) 推理

• 核心任务：以低延迟、高吞吐生成结果。
• 关键技术：
• 显存压缩：量化（FP16/INT8）、模型切分（如TensorRT）。
• 生成优化：KV缓存、动态批处理（如vLLM）、束搜索（Beam Search）。
• 服务化：容器化部署（Docker+Kubernetes）、自动扩缩容。
• 示例：部署DeepSeek-R1到4块A100，支持100并发用户实时问答。

2. 核心定义与目标

3. 资源需求对比

4. 应用场景差异

5. 性能优化重点

总结

• 训练是“从0到1”构建模型能力，资源密集、技术门槛最高；
• 微调是“从1到N”的领域适配，侧重数据质量和算法轻量化；
• 推理是“从N到产品”的服务化，追求稳定性和性价比。

实际部署中，三者常形成闭环：
预训练 → 微调 → 推理 → 收集反馈数据 → 再微调
理解差异有助于合理分配资源（如将80%预算投入推理集群，20%用于微调实验）。