模型部署：从 notebook 到生产环境
在 notebook 里跑通模型只完成了 20% 的工作。部署到生产环境，要解决 API 封装、负载均衡、版本管理、监控告警、A/B 测试、回滚机制——这些才是真正决定项目成败的部分。 研究员与工程师的最...
9小时前
模型服务化：从模型到产品的跨越
裸模型只是半成品，真正交付价值的是围绕它的服务层：限流、计费、负载均衡、缓存、内容审核、监控告警。这些“无聊”的工程，才是 AI 产品稳定运行的核心。 这个道理对所有技术创新都成立：聚...
9小时前
在线学习：模型与时俱进
在线学习让模型随着新数据持续更新，而不是固定不变。在推荐、风控、舆情等场景，用户行为和攻击手段每天都在变，模型必须跟着变才能保持有效。 在线学习印证了一个常识：世界在变，静止的模型...
9小时前
模型量化：用更少显存跑更大模型
量化是把模型参数从高精度（如 32 位浮点）压缩到低精度（如 8 位、4 位整数）的技术。它以极小的性能损失换取大幅的显存节省，是本地部署大模型的必备手段。 量化的意义在于让 AI 民主化：不是...
9小时前
