本文深入剖析了构建AI系统时常见的6个核心概念包括Token与上下文窗口、嵌入向量与向量搜索、RAG检索增强生成、Agent循环、评估体系以及上下文工程。文章通过真实案例揭示了因忽视这些基础概念而导致的生产事故如无限循环的AI Agent导致巨额AWS账单。作者强调理解并应用这些概念是告别“抱着键盘许愿”式工程、构建稳定可靠AI系统的关键并建议读者按顺序学习以打好坚实基础。半夜三点你收到一条AWS账单提醒多出200美元。系统没崩代码没挂。一个AI Agent在循环里跑了整整六小时每轮都在调OpenAI的API。监控面板上全是绿灯。直到第二天早上账单砸过来才有人发现。这不是段子。这是真实发生在生产环境里的事。大多数人是这样学AI工程的装个库、跟个教程、调个API、跑通一个demo、觉得自己在进步。然后某一个瞬间系统莫名其妙地挂了。你开始随机改参数直到它不再报错。那不是工程。那是抱着键盘许愿。下面这6个概念能帮你彻底告别这种状态。一句话说清楚所有AI系统无论多复杂的AI系统本质上都是记忆RAG 思考LLMToken 行动Agent 衡量Evals通过 上下文工程Context Engineering 组装在一起。就这些。接下来的内容只是把每个部分拆开揉碎讲清楚。Token 和上下文窗口LLM不读单词。它读的是叫“Token”的碎片。“engineering” → 1个Token“unbelievable” → 2个Token空格和标点也算。每个模型都有一个上下文窗口——它能同时处理的Token上限。→ Claude20万Token→ GPT-540万Token把它想象成会议室里的一块白板。模型只能看到白板上当前的内容。当白板写满了旧的笔记就会被擦掉腾位置。模型不会失去思考能力。但它会失去对早期信息的访问权限。为什么这会让生产系统爆炸Token 要花钱——每次API调用都按输入输出Token计费长时间的对话历史会迅速填满窗口当上下文满了早期的指令会被悄悄丢弃放进上下文里的是什么是个工程决策不是默认设置一个真实的失败案例有个团队做了一个客服Agent每次请求都把过去12个月的聊天历史作为上下文。测试时只跑了5轮完美运行。上线后跑了50轮Agent开始忽略自己的系统提示词。指令还在。但它被埋在8万Token的对话历史下面。模型实际上已经停止关注它了。解决方案不是换更好的模型。而是把旧的历史做摘要保持窗口聚焦。一个不舒服的真相大多数“提示词工程失败”本质上是Token和上下文窗口的失败。工程师怪提示词写得不好。但真正的问题是关键指令排在500行上下文里的第3行模型早就没在管它了。嵌入向量Embeddings和向量搜索嵌入向量把“意思”转换成数字让“相似”可以被数学计算。它解决的核心问题是你有5万份文档。用户问了一个问题。你需要找出最相关的3份——但不能每次都读遍5万份。关键词搜索在这里会失效。如果文档里写的是“automobile”用户问的是“car”关键词搜索就抓不到。不是答案不存在。是词没对上。嵌入向量换了一种思路它把文本转换成向量——一串代表“含义”的数字。语义相近的文本 → 数值相近的向量“car”和“automobile” → 离得很近“car”和“photosynthesis” → 离得很远向量搜索实际怎么工作每份文档被转换成向量并存储用户的问题也被转换成向量系统找出与问题向量最接近的存储向量那些就是最相关的文档这不是近似魔法。这是几何。相似度是一个可以用数学算出来的真实属性。在生产里用在哪任何文档系统的语义搜索找相似商品、文章、用户画像RAG里的检索步骤下一个概念AI Agent的记忆模块RAG检索增强生成与其把数据拿来训练模型不如在用户提问的时候检索相关数据然后喂给模型当上下文。RAG解决的问题LLM知道很多但它不知道你的数据。你的公司内部文档、产品数据库、客服历史——训练集里都没有。两条路训练一个模型在自己的数据上贵、慢、数据一更新就废了在模型需要的时候把数据正好给它RAG就是第二条路系统化地做。三步走流程检索问题变成向量 → 向量数据库找最相似的文档 → 取前3-5个片段增强检索到的文档加入模型上下文 → 提示词变成“用这个上下文回答这个问题”生成模型基于真实数据回答而不是凭空编造RAG会崩在哪检索差 回答差。模型只能根据它收到的数据来工作分块不好把答案和上下文拆散了如果检索到毫无价值的东西模型还是会胡编一个真实的RAG失败案例一个团队给500页的技术手册建了内部知识助手。Demo跑得完美。上线之后回答模糊还时不时出错。问题出在分块大小。他们按纯字符数把手册切成1000 Token一块。表格从中间断开。分步操作说明从第一步和第二步之间断开。检索是找到了正确的区域——但漏掉了真正的答案。把分块尺寸减半加上重叠一夜之间解决了80%的问题。一句硬核观点RAG被高估了——如果你的检索很烂。LLM修复不了烂检索。它只能围绕烂检索编造。如果你看到错误答案别再去调提示词。开始测量你的检索精度。答案就在那里。Agent循环Agentic LoopAgent的工作方式是不断选择行动、执行、观察结果、决定下一步——直到任务完成。普通的LLM调用是无状态的你问它答结束。Agent是有状态的它行动、观察、决策、重复。用大白话描述这个循环接收一个目标决定下一步动作执行——搜索、写代码、读文件观察结果基于学到的东西决定下一步动作重复直到目标完成返回最终答案工具是Agent的力量来源。没有工具LLM只能输出文字。有了工具它可以联网搜索、读文件、写代码、调API、触发任何你定义的动作。新手一定会搞错的三个点Agent没有停止条件会永远跑下去。你必须定义什么时候停——步数上限、时间上限、或目标完成条件工具越多 ≠ 性能越好。太多工具会让模型搞不清该用哪个工具出错了需要显式处理。静默失败会让Agent自信满满地输出垃圾那个200美元的一夜崩溃详细经过这个Agent没有设置最大步数。目标是研究一个主题生成总结。其中有一个网页搜索工具返回了空结果。Agent不知道该怎么停。它继续搜索、重试、生成中间总结——每一次总结又触发新一轮搜索。六小时后847次LLM调用。210万Token被消耗。一份看起来通顺但实际上完全循环的总结。一张200美元的账单。修复方案只有三行代码一个最大步数计数器、一个空结果的显式处理、一个低置信度时的升级路径。现在同一个Agent平均12次以内完成调用。你必须听进去的观点大多数Agent失败不是因为模型不好——而是工程师把循环当成能自我管理的东西。它不是。护栏、停止条件、错误处理器——从一开始就内建而不是等第一次事故再补。评估Evals评估是你用来判断AI系统到底有没有在好好工作的东西——以及一个改动是让系统变好了还是变差了。这是大多数教程会跳过的内容因为它不酷。但这也正是能做出demo的工程师和能做出生产系统的工程师之间的分水岭。没有评估的问题你改了提示词。更新了检索逻辑。换了更新的模型。效果变好了吗你不知道。你可以手动检查几个例子——但那叫感觉不叫证据。评估实际长什么样一个黄金数据集 25-50个真实输入和对应的正确输出覆盖主要使用场景 5个已知的棘手边缘情况。能用是/否衡量的指标RAG系统检索到正确文档了吗是/否Agent完成时没有报错吗是/否回答里包含必要信息吗是/否追踪随时间变化的综合得分检索准确率89% → 改动 → 84%。回归被发现。任务完成率76% → 新Agent版本 → 81%。改进被确认。评估的循环部署 → 用评估测量 → 发现失败 → 把失败案例加入黄金数据集 → 修复 → 再次运行评估 → 对比分数 → 只有数字变好了才上线大实话“有用性3.7/5”告诉不了你任何可行动的信息。“正确文档的检索率84%”精确告诉你问题在哪以及一个修复提升了多少。没有评估的AI系统不是产品。那是一个你不敢放心改动的demo。上下文工程Context Engineering这是一门决定什么信息放进模型的上下文窗口、怎么组织、什么该扔掉的学问。下面这个观点会让一些人不太舒服上下文工程比提示词工程更重要。一个平庸的提示词放在精心策划的上下文里表现永远好过一个天才提示词埋在噪音里——每次都这样。大多数团队把80%的优化精力花在提示词上几乎不管上下文。结果不言而喻。天真的做法一定会挂把什么都放进去。所有历史。所有检索到的文档。所有工具描述。系统提示词。用户消息。全放。失败的原因很一致模型搞不清什么最重要。有一个被记录下来的效应叫“中部迷失”——埋在一长段上下文深处的信息被用到的概率更低。上下文工程实际在做什么选择 这个特定决策需要哪些文档、事实或历史压缩 能不能把对话早期部分做摘要来省Token排序 关键指令放在开头和结尾——而不是中间修剪 哪些东西可以拿掉而不影响输出质量结构化 标题、分隔线、带标签的区块——这些会影响模型使用信息的可靠性一个实际例子Agent已经跑了45分钟积累了8万Token的对话历史。它的窗口是12.8万。你不想在历史把窗口塞满时丢掉最初的目标和约束。上下文工程的做法压缩较旧工具的输出、总结早期的推理过程、在整个会话中让任务定义始终突出。提示词工程是写好指令。上下文工程是搭建一个让这些指令真正被执行的环境。这6个概念如何构成一个系统记忆 → RAG 嵌入向量系统知道什么思考 → LLM Token 上下文窗口系统如何用已知信息推理行动 → Agent循环 工具系统能在现实世界做什么衡量 → 评估你怎么知道它工作正常胶水 → 上下文工程决定上面所有环节之间怎么流动一个简单的聊天机器人只有“思考”。一个客服Agent是“记忆 思考 行动”。一个可靠的生产系统还需要“衡量”。复杂度在于这些零件连接得有多好。单个请求的完整流程用户提问→ 上下文工程决定放什么进来→ 嵌入向量检索相关记忆RAG→ Token决定窗口里能装多少→ LLM在组装好的上下文上推理→ Agent循环判断是否需要更多信息→ 评估测量输出是否真的正确从哪里开始你不需要一次性掌握全部六个。先从Token和上下文窗口开始——它们影响你构建的一切需要语义搜索或记忆时加入嵌入向量需要把模型锚定在自己的数据上学RAG需要自动化时学Agent循环在把任何东西上线之前加上评估当其他概念都变得直觉化时应用上下文工程这个顺序不是随便排的。每个概念都让下一个更容易学会。最后的真心话大多数团队在AI生产环境中碰壁不是模型选错了也不是库用错了。他们碰壁是因为跳过了这6个概念中的某一个。Agent永远循环是因为没人想过停止条件。RAG回答错误是因为没人测量过检索。提示词在长时间会话中失效是因为没人理解上下文窗口怎么填满。这些都不是什么高深的问题。它们是基础问题披着技术术语的外衣。工具每六个月换一批。但这6个概念是这些工具的工作原理。学会概念你就再也不会被新工具搞晕。更重要的是——你再也不用花200美元眼睁睁看着一个Agent循环一整夜还搞不清哪里出了问题。最后如果说程序员已经是高薪职业那么干AI的程序员就是高薪中的高薪。现在的市场已经用数据给程序员指明了方向学AI大模型就是冲刺高薪的最优解看着身边越来越多的同行转型大模型、拿到高薪offer很多人心里都动了心但真正的难题来了零基础小白不知道从哪入门有基础的程序员找不到系统学习路径实战项目练手无门面试不知道考什么别慌今天就给大家整理了一份【2026年最新版】AI大模型免费学习资源包覆盖从入门到实战、从理论到面试、从基础到进阶的全流程所有资料均已整理归档无冗余、无套路免费分享给每一位想抓住AI风口的程序员和小白扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线2、大模型学习书籍文档3、AI大模型最新行业报告4、大模型项目实战配套源码5、大模型大厂面试真题四阶段精细化学习规划附时间节点可直接照做结合上述资源给大家整理了一份可直接落地的四阶段学习规划总时长约2个月小白可循序渐进程序员可根据自身基础调整节奏高效掌握大模型核心能力快速实现从“入门”到“能落地、能面试”的跨越。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容6、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
本文深入剖析了构建AI系统时常见的6个核心概念包括Token与上下文窗口、嵌入向量与向量搜索、RAG检索增强生成、Agent循环、评估体系以及上下文工程。文章通过真实案例揭示了因忽视这些基础概念而导致的生产事故如无限循环的AI Agent导致巨额AWS账单。作者强调理解并应用这些概念是告别“抱着键盘许愿”式工程、构建稳定可靠AI系统的关键并建议读者按顺序学习以打好坚实基础。半夜三点你收到一条AWS账单提醒多出200美元。系统没崩代码没挂。一个AI Agent在循环里跑了整整六小时每轮都在调OpenAI的API。监控面板上全是绿灯。直到第二天早上账单砸过来才有人发现。这不是段子。这是真实发生在生产环境里的事。大多数人是这样学AI工程的装个库、跟个教程、调个API、跑通一个demo、觉得自己在进步。然后某一个瞬间系统莫名其妙地挂了。你开始随机改参数直到它不再报错。那不是工程。那是抱着键盘许愿。下面这6个概念能帮你彻底告别这种状态。一句话说清楚所有AI系统无论多复杂的AI系统本质上都是记忆RAG 思考LLMToken 行动Agent 衡量Evals通过 上下文工程Context Engineering 组装在一起。就这些。接下来的内容只是把每个部分拆开揉碎讲清楚。Token 和上下文窗口LLM不读单词。它读的是叫“Token”的碎片。“engineering” → 1个Token“unbelievable” → 2个Token空格和标点也算。每个模型都有一个上下文窗口——它能同时处理的Token上限。→ Claude20万Token→ GPT-540万Token把它想象成会议室里的一块白板。模型只能看到白板上当前的内容。当白板写满了旧的笔记就会被擦掉腾位置。模型不会失去思考能力。但它会失去对早期信息的访问权限。为什么这会让生产系统爆炸Token 要花钱——每次API调用都按输入输出Token计费长时间的对话历史会迅速填满窗口当上下文满了早期的指令会被悄悄丢弃放进上下文里的是什么是个工程决策不是默认设置一个真实的失败案例有个团队做了一个客服Agent每次请求都把过去12个月的聊天历史作为上下文。测试时只跑了5轮完美运行。上线后跑了50轮Agent开始忽略自己的系统提示词。指令还在。但它被埋在8万Token的对话历史下面。模型实际上已经停止关注它了。解决方案不是换更好的模型。而是把旧的历史做摘要保持窗口聚焦。一个不舒服的真相大多数“提示词工程失败”本质上是Token和上下文窗口的失败。工程师怪提示词写得不好。但真正的问题是关键指令排在500行上下文里的第3行模型早就没在管它了。嵌入向量Embeddings和向量搜索嵌入向量把“意思”转换成数字让“相似”可以被数学计算。它解决的核心问题是你有5万份文档。用户问了一个问题。你需要找出最相关的3份——但不能每次都读遍5万份。关键词搜索在这里会失效。如果文档里写的是“automobile”用户问的是“car”关键词搜索就抓不到。不是答案不存在。是词没对上。嵌入向量换了一种思路它把文本转换成向量——一串代表“含义”的数字。语义相近的文本 → 数值相近的向量“car”和“automobile” → 离得很近“car”和“photosynthesis” → 离得很远向量搜索实际怎么工作每份文档被转换成向量并存储用户的问题也被转换成向量系统找出与问题向量最接近的存储向量那些就是最相关的文档这不是近似魔法。这是几何。相似度是一个可以用数学算出来的真实属性。在生产里用在哪任何文档系统的语义搜索找相似商品、文章、用户画像RAG里的检索步骤下一个概念AI Agent的记忆模块RAG检索增强生成与其把数据拿来训练模型不如在用户提问的时候检索相关数据然后喂给模型当上下文。RAG解决的问题LLM知道很多但它不知道你的数据。你的公司内部文档、产品数据库、客服历史——训练集里都没有。两条路训练一个模型在自己的数据上贵、慢、数据一更新就废了在模型需要的时候把数据正好给它RAG就是第二条路系统化地做。三步走流程检索问题变成向量 → 向量数据库找最相似的文档 → 取前3-5个片段增强检索到的文档加入模型上下文 → 提示词变成“用这个上下文回答这个问题”生成模型基于真实数据回答而不是凭空编造RAG会崩在哪检索差 回答差。模型只能根据它收到的数据来工作分块不好把答案和上下文拆散了如果检索到毫无价值的东西模型还是会胡编一个真实的RAG失败案例一个团队给500页的技术手册建了内部知识助手。Demo跑得完美。上线之后回答模糊还时不时出错。问题出在分块大小。他们按纯字符数把手册切成1000 Token一块。表格从中间断开。分步操作说明从第一步和第二步之间断开。检索是找到了正确的区域——但漏掉了真正的答案。把分块尺寸减半加上重叠一夜之间解决了80%的问题。一句硬核观点RAG被高估了——如果你的检索很烂。LLM修复不了烂检索。它只能围绕烂检索编造。如果你看到错误答案别再去调提示词。开始测量你的检索精度。答案就在那里。Agent循环Agentic LoopAgent的工作方式是不断选择行动、执行、观察结果、决定下一步——直到任务完成。普通的LLM调用是无状态的你问它答结束。Agent是有状态的它行动、观察、决策、重复。用大白话描述这个循环接收一个目标决定下一步动作执行——搜索、写代码、读文件观察结果基于学到的东西决定下一步动作重复直到目标完成返回最终答案工具是Agent的力量来源。没有工具LLM只能输出文字。有了工具它可以联网搜索、读文件、写代码、调API、触发任何你定义的动作。新手一定会搞错的三个点Agent没有停止条件会永远跑下去。你必须定义什么时候停——步数上限、时间上限、或目标完成条件工具越多 ≠ 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评估测量输出是否真的正确从哪里开始你不需要一次性掌握全部六个。先从Token和上下文窗口开始——它们影响你构建的一切需要语义搜索或记忆时加入嵌入向量需要把模型锚定在自己的数据上学RAG需要自动化时学Agent循环在把任何东西上线之前加上评估当其他概念都变得直觉化时应用上下文工程这个顺序不是随便排的。每个概念都让下一个更容易学会。最后的真心话大多数团队在AI生产环境中碰壁不是模型选错了也不是库用错了。他们碰壁是因为跳过了这6个概念中的某一个。Agent永远循环是因为没人想过停止条件。RAG回答错误是因为没人测量过检索。提示词在长时间会话中失效是因为没人理解上下文窗口怎么填满。这些都不是什么高深的问题。它们是基础问题披着技术术语的外衣。工具每六个月换一批。但这6个概念是这些工具的工作原理。学会概念你就再也不会被新工具搞晕。更重要的是——你再也不用花200美元眼睁睁看着一个Agent循环一整夜还搞不清哪里出了问题。最后如果说程序员已经是高薪职业那么干AI的程序员就是高薪中的高薪。现在的市场已经用数据给程序员指明了方向学AI大模型就是冲刺高薪的最优解看着身边越来越多的同行转型大模型、拿到高薪offer很多人心里都动了心但真正的难题来了零基础小白不知道从哪入门有基础的程序员找不到系统学习路径实战项目练手无门面试不知道考什么别慌今天就给大家整理了一份【2026年最新版】AI大模型免费学习资源包覆盖从入门到实战、从理论到面试、从基础到进阶的全流程所有资料均已整理归档无冗余、无套路免费分享给每一位想抓住AI风口的程序员和小白扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线2、大模型学习书籍文档3、AI大模型最新行业报告4、大模型项目实战配套源码5、大模型大厂面试真题四阶段精细化学习规划附时间节点可直接照做结合上述资源给大家整理了一份可直接落地的四阶段学习规划总时长约2个月小白可循序渐进程序员可根据自身基础调整节奏高效掌握大模型核心能力快速实现从“入门”到“能落地、能面试”的跨越。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容6、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA 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