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8 / 173AI 开发实战教程，从零到一构建你的 AI 应用。
全部173
入门32
进阶86
高级55
全部
提示词工程12
RAG检索增强16
Agent开发31
模型微调18
部署与运维22
AI应用开发33
DeepSeek API16
多模态开发3
AI 安全3
模型推理1
检索系统1
RAG检索1
模型架构1
API 开发1
Agent 开发10
模型部署1
多模态1
模型评测2
教程
日期
DeepSeek 部署与运维教程
部署与运维
进阶
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。
AI 应用可观测性：日志、监控与告警实战
部署与运维
进阶
生产环境的 AI 应用需要完善的可观测性体系。本文详解 Token 用量监控、API 延迟追踪、错误率告警、成本分析仪表板和日志最佳实践，帮助你构建可靠的 AI 服务。
DeepSeek 模型本地部署完全指南
部署与运维
进阶
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。
AI API 成本优化实战
部署与运维
进阶
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%。
AI 服务容器化最佳实践
部署与运维
进阶
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。
CI/CD 流水线中的 AI 测试
部署与运维
进阶
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。
大模型推理加速技术全景
部署与运维
进阶
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。
vLLM高性能推理部署
部署与运维
进阶
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。
