AI 原生应用构建实战

AI 原生应用架构简介

探索 AI 原生应用架构，了解其核心特征、发展背景及成熟度，助力智能决策与持续优化。

本地开发环境搭建

指导开发者如何在本地搭建和配置 AI 开发环境，包括工具、库和最佳实践。

LLM 推理与调度实操

本文介绍如何在无 GPU 的 Mac Mini M4 上，结合 Ollama、vLLM 和 FastAPI，构建本地 LLM 问答服务并部署到 Kubernetes，涵盖架构设计、开发流程与常见问题排查。

降低幻觉

探索幻觉降低与可靠性工程的实用指南，提升 RAG 系统与 Agent 应用的可靠性与透明度，确保输出的准确性与可追溯性。

PyTorch 入门与性能分析

云原生工程师视角下，梳理 PyTorch/TensorFlow 训练与推理流程，示例代码与性能分析方法，涵盖分布式训练实践。

SGLang 工程化与性能优化

深入探讨 SGLang 的工程实践与性能优化，涵盖推理服务能力、部署方案、性能评估与优化方法等关键内容。

Hugging Face LoRA 微调

介绍如何用 Hugging Face Transformers 和 PEFT 的 LoRA 方法高效微调大语言模型，降低资源需求，实现个性化定制。

SGLang 结构化输出与函数调用

介绍 SGLang 的结构化输出与函数调用能力，简化生成式 AI 工作流，提升内容生成与数据处理效率。

应用开发模板

探索 AI 应用开发模板，提升项目结构与效率，减少重复工作，快速上手，助力成功实现 AI 项目。

开源模型结构与微调实战

通过 Qwen3-4B-Instruct-2507 模型示例，详细说明开源大模型的文件结构、加载方式与 LoRA/QLoRA 微调流程。