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