精选理由
微调模型上线难是很多团队的痛点，做模型部署或 AI 工程化的开发者可以听听一线专家的实战经验，直接避开常见坑。
在微软 Build 大会上，Fireworks AI、Unsloth AI 和 CoreAuto AI 的专家讨论了从模型微调到生产推理之间的关键瓶颈。他们聚焦于模型定制权衡、服务基础设施决策以及大规模优化成本和延迟。这场讨论揭示了团队在将微调模型投入生产时常遇到的挑战，并提供了实用建议。对于正在构建或部署 AI 应用的团队，这是一次值得关注的经验分享。
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在微软 Build 大会上，Fireworks AI、Unsloth AI 和 CoreAuto AI 的专家讨论了从模型微调到生产推理之间的关键瓶颈。他们聚焦于模型定制权衡、服务基础设施决策以及大规模优化成本和延迟。这场讨论揭示了团队在将微调模型投入生产时常遇到的挑战，并提供了实用建议。对于正在构建或部署 AI 应用的团队，这是一次值得关注的经验分享。
Fine-tuning to production inference is the gap where teams get stuck. At #MSBuild today, our own Rob Ferguson, @danielhanchen ( @UnslothAI ) and @marksaroufim ( @coreautoai ) discuss: model customization tradeoffs, servi…