引言：AI工程化的时代背景 随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言理解、生成、摘要、对话等任务中展现出卓越性能，企业对LLM的应用需求急剧增长。然而，从“模型可用”到“模型可落地”，中间横亘着复杂的工程挑战：如何高效微调模型？如何优化推

引言：AI工程化的挑战与TensorFlow Serving的角色 随着人工智能技术的迅猛发展，越来越多的企业开始将机器学习模型从实验阶段推向生产环境。然而，从“模型训练”到“模型服务”的跨越并非一蹴而就。AI工程化（AI Engineering）的核心目标是构建可扩展、高可用、

引言：AI模型工程化的挑战与机遇 随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的企业开始将机器学习模型应用于实际业务场景中。然而，从模型训练到生产环境部署，往往面临诸多挑战：模型版本管理混乱、服务稳定性差、资源利用率低、难以实现弹性伸缩、缺乏统一的监控与日志体系等。 这些问题的本质在于

引言：AI工程化的挑战与机遇 随着人工智能技术的迅猛发展，越来越多的企业开始将AI模型应用于实际业务场景中。然而，从实验室到生产环境的跨越并非易事。 AI工程化 （AI Engineering）正是解决这一“最后一公里”问题的核心路径——它强调的是如何将训练好的模型高效、稳定、可

标签 ：AI工程化, MLOps, CI/CD, 模型部署, 架构设计 简介 ：构建完整的AI模型工程化部署体系，涵盖从数据预处理、模型训练、版本管理到自动化部署的全流程CI/CD设计，介绍如何将机器学习模型高效、稳定地投入生产环境，提升AI项目交付效率。 一、引言：为什么需要A

引言：从模型能力到企业价值的跨越 随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言理解、生成和推理能力上的持续突破，其在企业级场景中的应用已从“概念验证”走向“规模化落地”。然而，将一个通用预训练模型转化为满足特定业务需求的生产系统，涉及复杂的工

引言：从模型训练到生产部署的挑战 在人工智能（AI）项目中，模型训练只是旅程的一半。真正决定一个模型是否具备业务价值的关键在于 如何将其高效、稳定、可扩展地部署到生产环境 。随着深度学习模型复杂度的提升和应用场景的多样化，传统的单机推理方式已无法满足高并发、低延迟、弹性伸缩等现代

AI工程化落地：大语言模型（LLM）微调与部署优化全攻略，从训练到推理的完整实践 引言：大语言模型的工程化挑战与机遇 随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得突破性进展，其在智能客服、内容生成、代码辅助、知识问答等场

引言 随着大语言模型(Large Language Models, LLMs)技术的快速发展，企业级应用中对LLM的工程化落地需求日益增长。从最初的预训练模型到如今的定制化微调和高效部署，整个AI工程化流程面临着前所未有的挑战。本文将深入探讨LLM在企业环境中的完整工程化实践路径

引言 随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始将AI模型投入生产环境。然而，从模型训练到实际部署的过程中，往往面临着诸多挑战。TensorFlow Serving作为Google推出的模型服务框架，为AI模型的生产部署提供了强有力的支持。但在实际应用中，如何确保模型服务的高