Llm使用api、本地基础架构或基于云的解决方案部署在实际应用中。对于较小规模的应用程序，像OpenAI的GPT这样的api提供了一种方便的方式来访问LLM功能，而无需处理基础设施。开发人员通过sdk或RESTful端点将这些api集成到他们的软件中。
对于大规模或特定于域的部署，组织通常会微调llm并将其托管在专用环境中。Docker和Kubernetes等部署工具可实现可扩展和可靠的托管，而TensorFlow serving或Hugging Face Inference Toolkit等模型服务框架可简化推理。AWS、Azure和Google Cloud等云平台为托管和扩展llm提供托管服务。
现实世界的应用包括聊天机器人、自动内容创建、情感分析和推荐系统。这些部署通常包含其他层，例如监视和日志记录，以确保性能和可靠性。访问控制和加密等安全措施对于在部署期间保护敏感数据至关重要。