当大模型从实验阶段迈入真实业务场景，其推理效率、可扩展性与部署成本已成为影响其规模化应用的核心因素。尤其是在多节点、高并发的生产环境中，能否实现稳定、高效且低成本的分布式推理，直接决定了大模型能否真正支撑起实际业务需求。
llama.cpp 是一款轻量高效的开源大模型推理框架，凭借优秀的 CPU 推理性能、成熟灵活的低精度量化方案，已成为 AI 开发者部署本地大模型的重要工具。它采用 GGUF 作为量化模型的标准存储格式，能够在精度损失可控的前提下显著降低模型的内存占用与计算开销，为资源受限环境下的大模型运行提供了可行方案。
然而，在 Arm 架构服务器上构建基于 llama.cpp 的分布式推理平台，会涉及模型的量化适配、多节点协同调度、内存与计算资源优化等一系列复杂的技术环节，开发者如何快速上手呢？
12月17日19点，智猩猩联合 Arm 策划推出的「Arm 服务器大模型推理与云应用优化系列公开课」第4期将开讲， 主题为《在 Arm 服务器上实作 llama.cpp 分布式大模型推理全流程》，由 Arm 首席解决方案架构师沈纶铭、安谋科技高级首席应用工程师修志龙主讲。同时，Arm 资深开发者布道师象飞也将为本次公开课带来开场致辞。
主题介绍
主题：《在 Arm 服务器上实作 llama.cpp 分布式大模型推理全流程》
内容概要：
本场技术分享将带领开发者深入掌握如何在 Arm 架构服务器上，通过 llama.cpp 搭建分布式大型语言模型（LLM）推理平台。课程内容涵盖模型转换与量化流程（如使用 GGUF 格式进行量化）、主节点与工作节点的部署配置，以及基于 CPU 的分布式推理协同机制，实际运行大语言模型。我们还将探讨如何针对 Arm 架构优化推理性能，资源配置与监控。通过本实作流程，学员将具备构建高性能、可扩展且低成本云端推理服务的能力，充分发挥 Arm 架构在现代 AI 部署场景中的关键价值。
如何报名
对此次公开课感兴趣的朋友，可以扫描下方二维码添加小助手“小石头”进行报名。已经添加“小石头”的老朋友，可以给“小石头”私信，发送“ARM04”进行报名，报名通过后将给到公开课地址。
