AI 开发 教程
系统化的 AI 开发学习路径。从提示词工程到模型微调，从 RAG 到 Agent 开发，覆盖 AI 应用开发全栈知识。共 98 篇教程，6 个分类，入门到高级全覆盖。
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DeepSeek 推理加速深度教程
全面掌握 DeepSeek 模型推理加速技术。vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、llama.cpp 四大引擎深度对比，从部署到调优，从单卡到分布式，完整的推理加速方案。
阅读教程 →DeepSeek 模型选型与部署指南
DeepSeek 全系列模型详解：V3、R1、Coder、VL2 等模型的能力特点、适用场景和部署方案。从模型选型到生产部署的完整指南，含 API 调用和本地部署教程。
阅读教程 →DeepSeek 部署与运维教程
DeepSeek 模型部署全流程：vLLM 部署配置、负载均衡、自动扩缩容、监控告警、成本优化。含 Docker、Kubernetes 部署方案和云平台部署指南，覆盖单机到集群的全场景。
阅读教程 →DeepSeek 性能调优教程
DeepSeek 性能调优完整指南：GPU 显存优化、批处理策略、量化技术、并发控制、延迟优化。含 profiling 工具使用、性能基准测试和最佳实践，实现吞吐量和延迟的最优平衡。
阅读教程 →DeepSeek 模型下载与安装
DeepSeek 模型下载与安装完整指南：Hugging Face 下载、Ollama 一键部署、量化版本选择、显存需求评估。含所有 DeepSeek 模型的下载链接、安装步骤和验证方法。
阅读教程 →DeepSeek 模型本地部署完全指南
云端API虽好，但很多场景需要本地部署——数据安全、低延迟、离线使用。本文全面讲解DeepSeek模型的本地部署方案，涵盖Ollama、vLLM、llama.cpp等主流工具，从硬件选型到性能调优全覆盖。
阅读教程 →AI 应用的监控与可观测性
AI应用的可观测性远比传统应用复杂——需要监控LLM调用延迟、Token消耗、幻觉率、用户满意度等多维指标。本文构建一个完整的AI应用监控体系，涵盖指标采集、告警配置、成本追踪和质量监控。
阅读教程 →AI API 成本优化实战
AI API的token费用看似便宜，但规模化后成本可能失控。本文从提示词压缩、语义缓存、模型路由、批处理等维度出发，系统讲解AI API成本优化的实战策略，帮你的月度账单降低50%-80%。
阅读教程 →AI 服务容器化最佳实践
将AI模型服务容器化是生产部署的第一步。本文讲解Docker镜像优化、GPU支持、健康检查和Kubernetes部署的完整方案。
阅读教程 →CI/CD 流水线中的 AI 测试
将AI模型测试集成到CI/CD流水线是持续交付高质量AI服务的关键。本文讲解自动评估、回归测试、性能基准和部署门禁的完整方案。
阅读教程 →GPU 集群管理与调度
管理数十张GPU的集群需要专业的调度策略。本文讲解GPU资源管理、任务优先级调度、显存碎片整理和多租户隔离的实践经验。
阅读教程 →GPU 加速推理优化深度指南
GPU 推理优化是降低大模型部署成本的关键。本文深入讲解 FlashAttention、量化推理、TensorRT 加速、连续批处理等核心技术，帮助你最大化 GPU 利用率。
阅读教程 →大模型推理加速技术全景
推理速度直接决定用户体验。本文系统讲解 KV Cache、Speculative Decoding、模型量化、算子融合等推理加速技术，帮助你从原理到实践全面掌握大模型推理优化。
阅读教程 →大模型API服务化最佳实践
将大模型能力API化是企业级应用的关键环节。本文从架构设计、限流策略、缓存优化、安全防护等维度，系统讲解大模型API服务化的最佳实践。
阅读教程 →vLLM高性能推理部署
vLLM是当前最先进的开源大模型推理引擎。本文深入讲解vLLM的PagedAttention原理、生产环境配置、性能调优策略和监控方案，帮助你构建高吞吐量的推理服务。
阅读教程 →大模型本地部署方案对比
本地部署大模型是保障数据安全和控制成本的关键方案。本文对比Ollama、vLLM、llama.cpp等主流部署方案，从易用性、性能、硬件需求等维度帮助你做出选择。
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