#云原生
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深度专题九 MLOps 与持续交付（LLM 应用的工程化）
9.1 为什么传统 MLOps 框架在 LLM 时代失灵 把一个 GPT 4o 或 Qwen Max 接进业务，看上去只是"调一次 API"，但只要它进了生产链路，就会立刻撞上和传统 ML 流水线完全不同的几条事实： 核心论断：传统 MLOps 管的是"模型权重 + 特征"，LLM MLOps 管的…
MLOps可观测性评估测试
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专题
深度专题二十五 FDE 工具链生态全景(2026)
一句话定位:FDE 的现场交付能力,本质是用"七层工具栈 + 一张选型速查表"把客户业务问题压成可上线的系统。本专题按"模型 → 推理 → 检索 → 编排 → 数据 → 评估可观测 → MLOps → 低代码 → 部署"九层,给真实工具清单、定位与选型建议。 25.1 为什么 FDE 必须有一张工具…
工具箱LLM选型推理优化
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专题
深度专题三十三 FDE 的云原生与基础设施
一句话定位：FDE 把 AI 系统塞进客户机房的那一刻，"模型好不好"就退居二线，"GPU 调度得动不动、Pod 起得来不起来、向量库撑不撑得住"才决定项目能不能活。云原生与基础设施是 FDE 在 Engineer 阶段绕不开的硬骨头，也是国产化/信创浪潮下最容易被客户"卡脖子"的环节。本专题把传统…
云原生推理优化可观测性
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