大型语言模型 (LLM) 通过集成到需要自然语言理解或生成的任务自动化系统中，部署到实际应用中。这通常涉及将模型嵌入到应用程序的后端，通过 API 暴露模型，并针对特定用例进行优化。部署的重点在于平衡性能、成本和可扩展性，同时确保输出符合业务需求和用户期望。
一个常见的部署场景是客户支持聊天机器人。例如，LLM 为自动化座席提供支持，处理常见问题解答、退款请求或指导用户完成故障排除步骤。这些系统集成到 Zendesk 或 Intercom 等平台中，LLM 在其中分析用户输入，从知识库中检索相关信息，并生成响应。为了控制成本，公司通常使用更小、经过微调的模型，或将 API 调用限制在高优先级查询上。例如，银行应用可能会部署 LLM 来回答余额查询，但将复杂的欺诈案件转交给人工座席。延迟和准确性在此至关重要，因此模型通常通过缓存常见响应或添加验证层过滤错误输出来进行优化。
另一个关键领域是开发者工具。由 OpenAI Codex 提供支持的 GitHub Copilot 演示了 LLM 如何通过建议代码补全、生成文档或识别错误来协助程序员。该模型直接嵌入到 Visual Studio Code 等 IDE 中，分析开发者当前的编码上下文，提供实时建议。此处的部署需要平衡资源使用——本地模型可降低延迟但需要更多内存，而基于云的 API 则依赖于网络稳定性。安全性也是一个问题；Amazon CodeWhisperer 等工具包含过滤器，可阻止不安全的推荐代码。此外，模型会针对特定领域的数据（例如 Python 库）进行微调，以提高相关性并减少通用建议。
最后，LLM 被用于营销、新闻或电子商务的内容生成。Jasper.ai 等平台利用 LLM 起草博客文章、产品描述或社交媒体标题。这些系统通常将基础模型与模板和风格指南相结合，以保持品牌一致性。例如，电子商务公司可能会部署 LLM，通过输入关键词和过去的示例来自动生成对 SEO 友好的产品标题。为了确保质量，输出通常会由人工审查，或通过检查语气或事实准确性的二级模型进行过滤。可扩展性通过在 AWS SageMaker 等云基础设施上托管模型来实现，允许每秒并行处理数千个请求，同时通过自动扩展控制成本。