大模型支持应用开发的方式主要有以下几种：
1. 直接使用：开发者可以直接将大模型作为独立的服务或组件，集成到自己的应用程序中。这种方式适用于需要大量计算资源和数据处理能力的场景，如机器学习、深度学习等。
2. 调用API：开发者可以通过调用大模型提供的API接口，实现与大模型的交互。这种方式适用于需要调用大模型进行特定任务的场景，如图像识别、语音识别等。开发者需要根据大模型提供的API文档，编写相应的代码来实现功能。
3. 集成SDK：开发者可以购买大模型提供商提供的SDK（软件开发工具包），通过集成SDK，快速实现与大模型的集成。这种方式适用于需要快速开发应用场景，且对大模型的使用需求不高的场景。
4. 云服务：开发者可以将大模型部署在云平台上，利用云平台的计算资源和存储能力，实现与大模型的交互。这种方式适用于需要大量计算资源和数据处理能力的场景，如机器学习、深度学习等。
5. 容器化部署：开发者可以将大模型打包成容器镜像，通过Docker等容器技术，实现与大模型的集成。这种方式适用于需要快速开发应用场景，且对大模型的使用需求不高的场景。
6. 微服务架构：开发者可以将大模型作为独立的服务，与其他微服务一起组成微服务架构。这种方式适用于需要多个微服务协同工作的场景，如复杂的企业级应用。
7. 插件化开发：开发者可以使用插件化开发方式，将大模型作为插件集成到应用程序中。这种方式适用于需要频繁更换或升级大模型的场景，如移动应用、桌面应用等。
8. 自动化测试：开发者可以使用自动化测试工具，对集成了大模型的应用进行测试。这种方式适用于需要确保应用性能和稳定性的场景。
9. 持续集成/持续部署（CI/CD）：开发者可以使用CI/CD工具，实现大模型与应用程序的自动化集成和部署。这种方式适用于需要快速迭代和发布新版本的场景。
10. 数据驱动开发：开发者可以利用大模型处理和分析大量数据，为应用程序提供数据支持。这种方式适用于需要基于数据分析结果进行决策的场景，如推荐系统、个性化推荐等。
总之，大模型支持应用开发的方式多种多样，开发者可以根据自己的需求和场景选择合适的方式。同时，随着技术的发展和创新，未来还会出现更多新的应用开发方式。
