模型并行（Model Parallelism）是一种分布式训练技术，用于处理规模庞大的机器学习模型，当模型参数过多而无法容纳在单个计算设备（如GPU）的内存中时，通过将模型分割成多个子模块，并分配到不同的设备上并行执行计算任务，从而有效突破硬件限制，实现高效训练。
在AI产品开发的实际落地中，模型并行技术已成为训练如GPT-4或LLaMA等超大型语言模型的关键手段，产品经理需理解其原理以优化资源配置、降低成本并加速产品迭代，例如在开发智能客服或内容生成系统时，该技术确保了模型的高性能部署和可扩展性。
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