生产级 LLM 平台:安全、可观测性、成本控制与故障演练
构建生产级 LLM 服务的指标、追踪、容量、缓存、成本、安全、灰度、降级和故障演练体系,让质量与运行风险...
探索技术世界,分享开发经验,记录成长点滴
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从只读工具开始构建安全 Agent:使用严格 schema、服务端鉴权、幂等键、预算限制、人工审批和审计记录隔离...
建立可审计的 AI Coding 工作流:先读项目规则和测试,限定变更范围,再生成最小补丁、验证回归、安全审查...
从是否该微调、数据清洗与隔离、LoRA/QLoRA 配置、TRL 训练,到过拟合诊断、适配器保存合并和独立验收的完...
把“幻觉”拆成可诊断的知识、检索、生成和工具错误,通过证据门禁、引用校验、拒答策略与分层评测降低风险。
从文档权限、解析与切分开始,搭建 Qdrant 向量索引、关键词与向量混合检索、重排、引用和增量更新的企业 R...
解释常用解码参数的作用与交互关系,并用固定评测集、参数网格和结构化记录完成可复现调优,避免凭感觉改参...
从 GPU 与驱动预检、模型缓存、Docker 启动、兼容 API 验证,到 KV Cache、并发、量化和压测,给出可回滚的...
用可验证的工程决策树串联模型选型、基线评测、RAG、LoRA 微调、Agent 与生产治理,帮助初学者先完成闭环,...
从严格模式、路径校验、临时文件和校验和入手,编写一份失败不留半成品、恢复前可验证的 Bash 备份脚本。