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云原生 AI 工程化实践：FasterTransformer 加速 LLM 推理
OpenAI 在 3 月 15 日发布了备受瞩目的 GPT4，它在司法考试和程序编程领域的惊人表现让大家对大语言模型的热情达到了顶点。人们纷纷议论我们是否已经跨入通用人工智能的时代。与此同时，基于大语言模型的应用也如雨后春笋般出现，为我们带来了协同办公、客服对话、语言翻译、内容生成等方面前所未有的畅快体验。
70660编辑于 2023-09-08 AI 工程化实战：不学算法也能用好的 LLM 指南
这一次 LLM 的输出就很稳定：负面。 为什么？因为写法 A 模棱两可，LLM 不知道你想要什么格式；写法 B 明确了角色、任务和输出要求。 但一旦要把 LLM 接入业务系统，问题就来了：程序需要解析 LLM 的返回结果，一个格式不对的 JSON 就能让整个系统崩溃。 因此，PE 的核心目标是从“自由对话”转向“工程化协议”，就像调用 API 需要构造请求参数、定义返回格式一样，Prompt 就是这个"人机接口的协议" 。 如何写好 PE？ # 任务 请判断用户反馈的情感倾向，只返回"正面"或"负面"： （2）给出模板：让 LLM 照着做 直接下指令，LLM 有时仍会“放飞自我”。 工程化鲁棒性（事后纠错） 在实际业务中，单靠 Prompt 依然会有概率遇到非法格式。
15610编辑于 2026-04-14- 来自专栏猫头虎博客专区
LeetCode 6-10 题 详解 Java版 ( 万字 图文详解 LeetCode 算法题6-10 =====＞＞＞ ＜建议收藏＞)
今天我们一起学习了LeetCode 6-10 题的算法分析,感谢大家阅读,觉得不错记得收藏哦! 喜欢 请点个 + 关注
23210编辑于 2024-04-07 - 来自专栏python、mysql、go知识点积累
07-02 django 6-10
字段查询 all():返回模型类对应表格中的所有数据。 get():返回表格中满足条件的一条数据，如果查到多条数据，则抛异常：MultipleObjectsReturned， 查询不到数据，则抛异常：DoesNotExist。 filter():参数写查询条件，返回满足条件 QuerySet 集合数据。 条件格式： 模型类属性名__条件名=值 注意：此处是模型类属性名，不是表中的字段名 关于 filter 具体案例如下： 判等 exact。
92540发布于 2020-04-14 - 来自专栏C语言例题100题
C语言经典例题100（6-10）
思路： 使用循环嵌套来写这个代码，我们首先要让i=1的时候，做一遍1的乘法运算，也就是说我们的j<=i，所以我们第二个for循环就可以写成是让j也从1开始遍历，范围要小于等于i，以此递增。
27710编辑于 2025-06-04 - 来自专栏phodal
当大模型不是问题时，如何应对 LLM 的工程化落地挑战？
而在模型不是问题之后，作为架构师、开发人员，我们应该致力于：将 LLM 以工程化的方式落地。 LLM 应用的技术架构 与常规的应用开发相比，LLM 应用并没有什么太大的区别。只是我们需要考虑 LLM 带来的影响，以及在不同的场景下，如何去管理这些架构。 构建适合于获取业务上下文的应用架构，以生成更精准的 prompt，并探索高响应速度的工程化方式。 原子能力映射。分析 LLM 所擅长的原子能力，将其与应用所欠缺的能力进行结合，进行能力映射。 探索和寻找合适的新一代 API ，以便于 LLM 对服务能力的理解、调度与编排。 而从实践的情况而言，引导用户、完善上下文是我们工程化落地的最大难点。 转换不确定性的语言 API 在与 LLM 进行交互时，需要由自然语言作为 API。总体上可以分为两大类场景： LLM + Workflow。由 LLM 分析用户的意图，来选择合适的工具、API。
2.9K21编辑于 2023-09-10 - 来自专栏大数据成长之路
Hadoop源代码分析【6-10】
小结 Hadoop源代码分析【6-10】主要为大家科普了RPC实现通信的流程，以及 DataNode在升级 / 回滚/ 提交时底层的变化。
64620发布于 2021-01-27 告别确定性法则：LLM应用工程化的实验科学范式
LLM应用工程化不再是传统意义上靠确定性规则实施的工程，而是建立在不确定性之上的工程。它的实践路径不再是精确方程，而是类似于生物学、材料学——通过对要素与结构进行反复实验，寻求最优方案。 然而，大语言模型（LLM）的崛起彻底颠覆了这一范式。LLM原生携带三大不确定性根源：概率生成机制、上下文敏感性和涌现能力。 这种不确定性并非缺陷，而是LLM的本质特征。试图用传统工程的确定性思维去"驯服"LLM，如同用牛顿力学解释量子现象——注定徒劳。 LLM应用工程化正需要这样的实验科学范式。我们面对的不是可编程的确定性机器，而是具有复杂行为的智能系统。 可观测性从被动测量工具转变为主动改进驱动力，确保LLM应用在动态生产环境中保持强健、可靠且以用户为中心。展望未来——走向自适应的智能系统LLM应用工程化正从被动优化转向主动进化。
25310编辑于 2026-04-27- 来自专栏全栈开发那些事
6-10 二分查找 (20分)
L是用户传入的一个线性表，其中ElementType元素可以通过>、==、<进行比较，并且题目保证传入的数据是递增有序的。函数BinarySearch要查找X在Data中的位置，即数组下标（注意：元素从下标1开始存储）。找到则返回下标，否则返回一个特殊的失败标记NotFound。
28120编辑于 2023-02-27 - 来自专栏Gorit 带你学全栈系列
编程入门、进阶100例（6-10题）
本期用先用java去实现代码，后面我会慢慢补全c语言和python的代码 题目索引 六、温度转换问题 6.1 问题描述 6.2 示例 6.3 代码实现 七、求阶乘之和 7.1 问题描述 7.2 示例 7.3 代码实现 八、打印水仙花数 8.1 打印100~1000之间的水仙花数 8.2 示例 8.3 代码实现 九、求100~200以内的素数 9.1 问题描述 9.2 示例 9.3 代码实现 十、实现冒泡排序 10.1 问题描述 10.2 示例 10.3 代码实现 六、温度转换问题 6.1 问题描述 输
60010编辑于 2021-12-09 - 来自专栏爬虫资料
用LLM自动化生成解析器：从Prompt到Parser的工程化落地
直到大语言模型（LLM）出现，这个念头才突然有了点现实的味道。 毕竟，这玩意能写代码、能理解上下文， 那为什么不能让它写出“能解析网页的代码”呢？ 而LLM给了我们一个全新的视角：不如让机器自己理解网页结构，然后自动产出解析逻辑。换句话说， 我们不再告诉程序“从第几个div开始找标题”， 而是告诉模型：“帮我提取新闻标题、作者、时间和正文。” LLM让我们第一次有机会，把“解析网页”变成一件语言层面的事。 LLM层：模型根据指令生成解析逻辑，比如XPath、CSS选择器或者BeautifulSoup代码。执行层：把生成的代码跑一遍，输出结果。听上去很抽象，但其实实现起来并不复杂。 解析逻辑可解释：LLM生成的代码往往带注释，你能看懂模型的思路。可自学习：解析错了？换个Prompt就能修正，甚至能让模型自己总结失败原因。
34910编辑于 2025-10-20 - 来自专栏机器学习/数据可视化
MySQL50-4-第6-10题
MySQL50-4-第6-10题 本文中介绍的是第6-10题，涉及到的主要知识点： 模糊匹配和通配符使用 表的自连接 in/not in 连接查询的条件筛选 ?
25010发布于 2021-03-01 智能体来了：从 0 到 1：企业级 LLM Agent 的工程化落地实践
作者：Agentcometoo｜首席分析师undefined关键词： LLM Agent / ReAct / 工程化 / Python / AI 应用落地一、背景与挑战（Why Agent 很难真正落地 核心思想是：通过 System Prompt 强约束 LLM 输出结构，而不是依赖自然语言猜测。 class SimpleAgent: def __init__(self, llm_client, tools, model_name): self.client = llm_client 本文更适合以下读者：正在做 AI 应用工程化 的后端 / 架构师对 Agent 稳定性、可控性 有要求的团队不满足于 Demo，希望真正上线的开发者如果你对 企业级 AI Agent 的设计与落地 感兴趣
25620编辑于 2026-01-23- 来自专栏Corley的开发笔记
C语言经典习题100例（二）6-10
给大家推荐一门大数据Spark入门课程https://www.bilibili.com/video/BV1oi4y147iD/，希望大家喜欢。
46620发布于 2020-07-23 - 来自专栏AI工程落地
TensorRT LLM vs OpenPPL LLM
支持模型和功能对比PPL LLM只支持baichuan、chatglm、llama三个模型，Tensor-LLM支持几乎所有大模型。 TensorRT-LLM使用起来更方便模型量化TensorRT-LLM是离线量化，支持更多的量化方法，smooth quant、weight only、AWQ等PPL LLM是实时量化（i8i8），支持整个网络一起量化 模型DeployTensorRT-LLM量化结束，不需要deploy中间模型，直接进入编译器。部分模型可以支持onnx可视化PPL LLM不需要deploy以及编译，直接用onnx调算子。 /docs/llama_guide.md at master · openppl-public/ppl.llm.serving (github.com)TensorRT LLM原模型-->量化-->编译 两个框架都是tensor并行框架依赖Tensor-LLM需要依赖tensorrt，但主要是一些单算子（卷积、激活函数、gemm等），融合算子都是Tensor-LLM自带的。PPL LLM没有依赖
1.2K30编辑于 2023-11-21 CSS工程化
样式、公共样式可以单独抽离，这样就形成了不同于过去的css文件结构：文件更多、拆分的更细 而同时，在真实的运行环境下，我们却希望文件越少越好，这种情况和JS遇到的情况是一致的，因此，对于css，也需要工程化管理 从另一个角度来说，css的工程化会遇到更多的挑战，因为css不像JS，它的语法本身经过这么多年并没有发生多少的变化（css3也仅仅是多了一些属性而已），对于css语法本身的改变也是一个工程化的课题 如何解决 CSS工程化面临着诸多问题，而解决这些问题的方案多种多样。如果把CSS单独拎出来看，光是样式本身，就有很多事情要处理。 既然有这么多事情要处理，何不把这些事情集中到一起统一处理呢？ 最后 若本文对于 CSS工程化 阅读有任何错误的地方，欢迎大家给我提意见，一定虚心听取你们的指正，若觉得不错的，也可以点个「star」 支持一下我。
1.2K31编辑于 2022-08-11- 来自专栏iOS小生活
工程化（三）
DumpHeaderMap就是一个工具，其作用就是将.hmap文件中的内容解析展示出来。
2.5K40编辑于 2023-09-01 - 来自专栏js笔记
webpack工程化
⼤家⼀开始使⽤ npm 安装依赖包时，肯定感受过那挤⽛膏般的下载速度，上⽹⼀查只需要将 npm 源设 置为淘宝镜像源就⾏，在控制台执⾏⼀下以下命令： npm config set registry https://registry.npm.taobao.org
53820编辑于 2022-10-25 - 来自专栏希里安
前端工程化浅谈
但现在的前端开发，早就进入了工程化开发的时代，已经存在有各种现代化的框架，编译工具以及预处理器等等。 下面就传统和工程化的前端开发优劣介绍下： 传统开发： 没有采用工程化工具和流程的情况下进行开发，通常需要开发者手动管理文件、依赖和构建过程。 因为可以看看招聘需求： 1、掌握主流框架vue、react、angular 2、精通组件化、模块化开发、构建工具（webpack、vite、grunt...）基本要求都要精通，所以说工程化开发是必须的。 为什么说要掌握主流框架是必备，因为前端框架就是前端工程化开发中不可或缺的一部分。框架肯定是利用了现有行业中优势技术，也能避免大家不断重复造轮子，降低上手难度，提升开发效率。 还有一个原因就是市场上对于vue技术栈的需求量是比较大的，还有就是vue框架据前辈经验，上手门槛相比于其他框架更低些，只要掌握HTML、CSS、Js就可以上手，所以从vue开始学习和入门前端工程化是合适的
52230编辑于 2023-10-30 - 来自专栏前端到底怎么学好来
🎉工程化Docker实践🎉
本文将介绍一系列工程化的最佳实践，帮助开发者在使用Docker时提高开发效率、降低风险，并确保应用程序在生产环境中的稳定运行。 为了充分发挥Docker的优势，我们需要采用一系列工程化的最佳实践。二、容器化开发环境1. 使用多阶段构建通过多阶段构建可以减小镜像大小，并且只包含运行时所需的依赖项。 总结工程化Docker最佳实践是确保应用程序在使用Docker进行开发和部署时可靠、可扩展和可维护的关键。
56430编辑于 2023-11-15
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