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大模型技术实战

前端也能玩大模型:3 步用 WebAssembly + ONNX Runtime 让浏览器跑动本地 AI 推理

2026年9月30日2026年5月1日 作者 sayamber
大模型技术实战 - 公有云AI技术文章封面

2026 年了,大模型推理不一定要靠云服务器。这篇文章教你用 WebAssembly + ONNX Runtime 在浏览器里跑起一个文本分类模型,零后端依赖,数据不出浏览器,打开页面就能用。

分类 大模型技术实战 标签 Python、 大模型 发表评论

大模型量化部署:INT8/AWQ/GGUF 实战对比与性能调优

2026年9月30日2026年4月30日 作者 sayamber
大模型技术实战 - 公有云AI技术文章封面

70B 大模型怎么塞进消费级显卡?量化技术是关键。本文对比 INT8/AWQ/GGUF 三种主流方案,附实测数据与部署代码,手把手教你用 4090 跑动千亿参数模型。

分类 大模型技术实战 标签 Python、 大模型 发表评论

Dify vs Coze:2026 年 AI 应用编排平台怎么选?

2026年9月30日2026年4月30日 作者 sayamber
AI Agent与工具链 - 公有云AI技术文章封面

搭 AI 应用选 Dify 还是 Coze?两者都能快速上线 AI 功能,但在架构、性能、定制性上有本质差异。本文从实战角度深度对比,帮你做出正确选择。

分类 AI Agent与工具链 标签 Docker、 Python、 RAG 发表评论

大模型安全防护实战:Prompt 注入、数据泄露、模型越狱的防御全攻略

2026年9月30日2026年4月29日 作者 sayamber
大模型技术实战 - 公有云AI技术文章封面

当你的 AI 应用对外提供服务,安全问题就不再只是”模型答得对不对”。Prompt 注入、数据泄露、模型越狱——每一招都可能让你的 AI 系统变成漏风的筛子。本文用真实案例 + 防御代码,手把手教你构建安全护城河。

分类 大模型技术实战 标签 Python、 大模型 发表评论

vLLM 容器化部署实战:如何在云服务器上跑起高并发大模型推理服务

2026年9月30日2026年4月29日 作者 sayamber
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云服务器 GPU 资源那么贵,怎么部署大模型才能兼顾性能与成本?本文用 vLLM + Docker 实战部署 Qwen2.5/DeepSeek 等主流模型,附完整配置文件与压测数据,手把手教你把模型跑出生产级性能。

分类 大模型技术实战 标签 Docker、 大模型 发表评论

大模型上下文窗口大比拼:谁才是真正的”大海”?

2026年9月30日2026年4月27日 作者 sayamber
大模型技术实战 - 公有云AI技术文章封面

2026年,大模型上下文能力从 128K 飙升到 2000K+。上下文窗口越大越好吗?实际体验如何?本文用实测数据告诉你答案。

分类 大模型技术实战 标签 Go、 Python、 大模型 发表评论

AI 代码审查实战:用大模型把 Code Review 效率提升 10 倍

2026年9月30日2026年4月27日 作者 sayamber
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代码审查是保证代码质量的重要环节,但人工 Review 既费时又容易遗漏。2026年,AI 代码审查已经从”噱头”变成”刚需”。本文手把手教你用 Claude/GPT-4o 打造企业级代码审查流程。

分类 大模型技术实战 标签 大模型 发表评论

AI Agents 2026:从概念到落地的5大实战架构

2026年9月30日2026年4月24日 作者 sayamber
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2026年,AI Agent 已从”概念噱头”进化为企业级生产工具。本文将深入解析5种经过验证的 AI Agent 架构,并提供可直接落地的实战代码示例。

分类 大模型技术实战 标签 AI Agent、 Python、 大模型 发表评论

大模型应用开发框架对比:LangChain vs LlamaIndex vs AutoGen 怎么选?

2026年9月30日2026年4月23日 作者 sayamber
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2026 年大模型开发框架已进入成熟期,三大框架各有所长。本文从架构设计、性能表现、实战场景三个维度,帮你做出最合适的技术选型。

分类 大模型技术实战 标签 AI Agent、 Python、 RAG、 大模型 发表评论

大模型应用开发框架对比:LangChain vs LlamaIndex vs AutoGen 怎么选?

2026年9月30日2026年4月22日 作者 sayamber
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2026年最全实战评测,从 RAG 到多 Agent 协作,一文搞懂三大主流框架

分类 大模型技术实战 标签 Python、 RAG、 大模型、 监控 发表评论
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