大模型应用开发框架定制模式主要包括以下几种：
1. 微服务架构：微服务架构是一种将大型应用拆分为多个小型、独立的服务的方法。每个服务都有自己的数据库和数据存储，可以独立部署和扩展。这种架构可以提高系统的可维护性和可扩展性，同时也可以更好地管理不同的业务逻辑和服务。
2. 容器化技术：容器化技术可以将应用程序及其依赖项打包成一个独立的容器，使得应用程序可以在任何环境中运行。Docker是一个流行的容器化工具，它提供了一种简单的方式来创建、分发和管理容器。通过使用Docker，开发人员可以更容易地在不同环境中部署和测试应用程序。
3. 持续集成/持续部署（CI/CD）：CI/CD是一种自动化的软件开发过程，用于构建、测试和部署软件。通过使用CI/CD工具，开发人员可以更快地交付高质量的代码，并减少手动干预。CI/CD工具可以帮助开发人员在代码更改后自动执行构建、测试和部署任务，从而确保软件的稳定性和可靠性。
4. 人工智能和机器学习：大模型通常需要大量的计算资源来训练和推理。因此，使用高性能的硬件和优化算法是必要的。此外，人工智能和机器学习技术还可以帮助开发人员处理复杂的问题，例如自然语言处理、图像识别等。
5. 云平台：云计算提供了弹性、可扩展的计算资源，使得开发人员可以更轻松地构建和维护大型模型。通过使用云平台，开发人员可以快速部署和扩展应用程序，而无需担心硬件资源的限制。
6. 数据预处理和增强：为了提高大模型的性能，需要对输入数据进行预处理和增强。这包括数据清洗、特征工程、归一化等操作。通过这些操作，可以确保输入数据的质量，从而提高模型的性能。
7. 分布式训练：分布式训练是一种将大规模数据集分成多个子集，并在多个计算节点上并行训练的方法。这种方法可以提高训练速度，并减少内存使用。通过使用分布式训练，可以更有效地利用计算资源，提高模型的训练效率。
8. 模型压缩和量化：为了提高模型的运行速度和节省内存空间，可以使用模型压缩和量化技术。这些技术可以减少模型的大小，同时保持其性能。通过使用模型压缩和量化，可以更高效地处理大数据量，提高模型的运行速度。
9. 模型评估和验证：在模型开发过程中，需要进行模型评估和验证以确保模型的准确性和可靠性。这包括使用交叉验证、混淆矩阵等方法来评估模型的性能。通过这些评估方法，可以确保模型在实际场景中的有效性和准确性。
10. 安全性和隐私保护：在开发大模型时，需要考虑数据的安全性和隐私保护问题。这包括使用加密技术、访问控制等方法来保护数据的安全和隐私。通过这些措施，可以确保数据的机密性和完整性，防止数据泄露和滥用。
