随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，微调技术成为了让这些模型适应特定领域和任务的关键方法。本报告将分析主流的大模型微调开源框架，比较它们的特性、优劣势和适用场景，从数据并行、模型并行、SFT微调和强化微调等方面展开分析。

AI智能体架构图绘制秘籍：从概念到实践，小白也能学会，必收藏！

工业大模型是智能制造的核心使能技术，但其规模化应用亟需建立适配工业场景的标准体系。需通过技术攻关、跨行业协作和政策引导，解决数据、安全、集成等关键问题，推动新型工业化高质量发展。

Agent设计模式是构建智能系统的关键架构，包括四种核心模式：反思模式使智能体能自我评估和改进；工具使用模式扩展智能体能力边界；规划模式帮助智能体分解复杂任务；多智能体协作模式实现团队分工合作。这些模式为AI系统提供可扩展性、模块化和适应性，帮助开发者构建高效、智能的系统，解决复杂问题。

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就在2025年4月29日凌晨，阿里巴巴正式推出新一代大语言模型通义千问Qwen3，并宣布全面开源。这一消息瞬间引爆AI圈，被誉为“开源大模型王座再易主”的里程碑事件。作为国内首个支持“混合推理”的模型，Qwen3不仅在技术上实现颠覆性创新，更以开源生态加速行业变革。

当我们谈论DeepSeek时，首先要明确它的身份——一款参数量高达671B的大语言模型（LLM，Large Language Model）。这里的“B”代表十亿，也就是说它的核心参数达到了671亿之多。不少人会疑惑：这些“参数”究竟是什么？为什么需要如此庞大的规模？顺着这个问题延伸，大语言模型究竟能解决哪些实际问题？它从概念到落地又经历了怎样的技术演进？这篇文章就为你层层拆解这些核心疑问。

大模型是指具有数千万甚至数亿参数的深度学习模型。近年来，随着计算机技术和大数据的快速发展，深度学习在各个领域取得了显著的成果，如自然语言处理，图片生成，工业数字化等。为了提高模型的性能，研究者们不断尝试增加模型的参数数量，从而诞生了大模型这一概念。

1.为什么AI模型部署更适合容器化？容器化保证跨环境一致性、依赖隔离、快速部署回滚，并方便在云原生环境中托管。2.什么是K8s？K8s是一个开源的容器编排平台，用于自动化应用的部署、扩缩、负载均衡和运维管理。通过 K8s，开发者和运维人员能更高效地管理大规模分布式应用，提升系统的稳定性与可扩展性。3.如何兼顾性能与可维护性？使用推理优化引擎与批处理提高吞吐，配合日志监控、自动化部署和安全扫描保持长

自从DeepSeek爆火后，一直听到一个词：“推理模型”。那如何定义“推理模型”？普通 LLM与推理模型有何不同？什么时候应该使用推理模型？今天，我们就来剖析下~