第20集：模型蒸馏与边缘部署！用 Ollama + LoRA 微调专用运维小模型

第20集：模型蒸馏与边缘部署！用 Ollama + LoRA 微调专用运维小模型本集解锁内容：理解模型蒸馏原理并手写一个蒸馏流程、使用 LoRA 对 Qwen2.5 进行轻量化微调、将微调后的模型部署到边缘设备并集成到 Agent 中。学完本集，你能在面试中回答“怎么降低大模型推理成本”“微调和 RAG 怎么选”“边缘部署怎么做”等硬核问题。😫 用户痛点引入：7B 模型跑得动，但钱包扛不住兄弟们，我们之前的 Agent 一直用的是 Qwen2.5-7B-Instruct，效果确实不错。但面试官听到这里往往会皱一下眉：“7B 模型每天处理几千次巡检调用，GPU 成本多少？如果网络断连怎么办？如果客户要求所有数据不出机房，连云端 API 都不让用，你怎么处理？”如果你只能回答“我们在服务器上跑 Ollama”，那面试官会继续追问：“服务器 GPU 多少钱？有没有想过把模型缩小到 1B 以下，部署在边缘端？有没有尝试过蒸馏或者微调？”模型轻量化是 AIOps 落地的最后一道门槛。无论功能多强大，成本高、延迟大、依赖网络，都可能导致平台无法交付给“对成本敏感”或“网络物理