搭建一个能稳定处理10路并发请求的AI对话机器人，对后台算力有明确要求。这类应用通常基于大语言模型（LLM），运行时依赖GPU进行推理计算。 实际所需资源与所选模型参数规模直接相关。例如，运行7B参数级别的开源模型，在启用量化技术后，单次推理可控制在较低显存占用下完成；而若选用13B或更高参数模型以获得更优对话质量，则需匹配更大显存容量的GPU实例，否则无法加载模型。 典型场景：使用Qwen-7B