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崔皓

51CTO社區編輯，資深架構師，擁有18年的軟件開發和架構經驗，10年分布式架構經驗。曾任惠普技術專家。樂于分享，撰寫了很多熱門技術文章，閱讀量超過60萬?！斗植际郊軜嬙砼c實踐》作者。

擅長領域

開發項目管理開發工具架構中臺

文章

130

生產級 RAG 架構實戰：從 Demo 到十萬級文檔的工程化之路原創精選

本文將為你揭示構建一個生產級、低成本且高可用的 RAG 系統所需的完整工程化藍圖。我們融合了從 Demo 演進到十萬級文檔架構的實戰經驗。

2025-12-09 08:00:00

RAG 檢索增強生成架構

分布式大模型部署：Ray+vLLM 搭建RTX 3060推理集群原創精選

本文將記錄從零開始，在 Windows WSL2 環境下，利用 vLLM（當前最火的推理框架）和 Ray（分布式計算框架），將兩臺消費級 PC 組成推理集群的全過程。不需要重裝 Linux 系統，也能享受原生的分布式推理體驗。

2025-12-05 08:00:00

大模型 Ray vLLM

Agentic AI 演進：從 LLM 到 DeepAgents 的跨越歷程原創精選

本文圍繞 Agentic AI 展開，介紹了其演進階段，包括只能 “回答問題” 的 LLM、會 “操作工具” 的 AI Agent 以及具備協作能力的 Agentic AI。

2025-11-27 09:00:00

Agentic AI LLM AI Agent

LLM推理優化：AWQ 與 GPTQ 的模型壓縮策略與量化技術解析原創精選

本文將主要圍繞如何降低模型大小展開，重點探討通過算法優化的方式來壓縮模型的策略，旨在為提升LLM推理加速提供有效的解決方案。

2025-11-17 08:00:00

NeuralProphet 運維預測優化：滯后回歸量組合評估原創精選

在 IT 運維的預測場景中，NeuralProphet 憑借出色的自回歸能力證明了價值 —— 只需依托 CPU 利用率自身的歷史數據，它就能精準預測未來時段的指標波動，為運維工程師提前規避故障風險提供了有力支撐。這種基于目標指標自身規律的預測方式，在真實運維場景中展現出了極高的實用性。

2025-11-06 08:00:00

預測模型數據預測 Python

RAS 革命：從 RAG 到結構化知識增強，破解 LLM 短板的新范式原創精選

檢索增強結構化（RAS）技術整合知識結構化技術（如分類法和知識圖譜），將非結構化文本轉化為結構化知識，提升推理和驗證能力。

2025-10-31 11:26:48

數據庫慢查詢破局指南：從日志采集到智能診斷的全流程自動化方案原創精選

在數據庫運維場景中，“慢查詢報警” 往往是最讓工程師頭疼的問題之一 —— 就像我的運維學員所遭遇的：頻繁接到告警通知，卻始終難以快速定位問題根源是系統資源瓶頸、數據庫配置缺陷，還是應用層 SQL 寫法不規范。

2025-10-24 09:00:00

數據庫慢查詢 MySQL

從 “被動救火” 到 “主動預判”：用 NeuralProphet 搭建運維數據 AI 預測體系原創精選

NeuralProphet 非常好用，我們可以用NeuralProphet 模型來預測系統指標（CPU、內存、磁盤、網絡）。那么如何用 NeuralProphet 這個模型呢，我的思路也比較簡單粗暴，來看看吧。

2025-10-10 09:00:00

大模型系統指標 AI預測體系

運維新突破：Prometheus+DeepSeek+Dify實現自動巡檢原創精選

我們會先創建 Dify 工作流，工作流中根據采集到的用戶登錄情況，創建初步的運維方案，然后通過工作流內置的知識庫檢索生成詳細運維方案。然后在創建定時巡檢的腳本 Inpector.sh 利用它調用工作流。接著設置定時任務，定時從 Prometheus 中拉取 Metrics 指標數據作為要監控的信息，并且調用Inpector.sh 讓 Dify 工作流返回的信息作為方案生成最終的運維執行報告。

2025-09-26 08:36:43

Dify 運維 DeepSeek

從通用到專精 - 聚焦? LLMOps 全流程原創精選

本文聚焦 LLMOps（大模型運維）全流程實踐，從一大模型微調的例子切入，串聯起從數據準備到模型部署落地的完整鏈路。通過模擬業務人員上傳微調數據，借助 Jenkins 工作流驅動一系列自動化操作，展現大模型從研發優化到實際應用的全生命周期管理邏輯，幫大家理解大模型開發微調中如何實現 LLMOps 的全流程。

2025-09-12 07:01:21

LLMOps 大模型運維人工智能

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