大语言模型(LLM)应用架构预研:从模型微调到推理部署的端到端工程化解决方案与成本优化策略
摘要 随着大语言模型技术的快速发展,企业级应用面临着如何构建高效、可扩展且成本可控的LLM应用架构的挑战。本文深入研究了大语言模型在企业级应用中的架构设计挑战,涵盖模型微调技术、推理服务部署、Prompt工程优化、成本控制等关键技术点,提供从技术选型到生产部署的完整架构方案和最佳
摘要 随着大语言模型技术的快速发展,企业级应用面临着如何构建高效、可扩展且成本可控的LLM应用架构的挑战。本文深入研究了大语言模型在企业级应用中的架构设计挑战,涵盖模型微调技术、推理服务部署、Prompt工程优化、成本控制等关键技术点,提供从技术选型到生产部署的完整架构方案和最佳
引言 随着人工智能技术的快速发展,传统的软件架构设计理念正面临着前所未有的挑战和机遇。在AI时代背景下,软件系统不再仅仅是执行预定义逻辑的工具,而是需要具备学习、适应和自主决策能力的智能体。这种转变要求我们重新思考软件架构的设计原则和实现方式。 传统架构主要基于静态的、可预测的业