本文从工程落地视角出发，系统梳理了 AI 推理系统在图像生成与大语言模型两类场景下的典型架构选型思路。围绕 ComfyUI、Dify、vLLM、Triton 等常见方案，分析它们在不同层级中的定位、适用场景与演进路径，并进一步总结工作流层与推理层分离的核心工程原则。适合正在做 AI 平台、推理服务、RAG 应用或系统架构设计的工程人员参考。

本文从工程落地视角出发，系统梳理了 AI 推理系统在图像生成与大语言模型两类场景下的典型架构选型思路。围绕 ComfyUI、Dify、vLLM、Triton 等常见方案，分析它们在不同层级中的定位、适用场景与演进路径，并进一步总结工作流层与推理层分离的核心工程原则。适合正在做 AI 平台、推理服务、RAG 应用或系统架构设计的工程人员参考。

本文从工程视角出发，系统拆解大模型平台从 GPU 到 API 的完整运行链路，涵盖推理引擎、模型服务封装、API设计及系统可观测性等关键环节。通过分层讲解大模型如何从底层算力逐步演进为可调用的服务，帮助工程师建立对 AI 平台基础设施的整体认知，适用于从模型部署向平台化与系统化转型的技术人员参考。

本文从实际项目经验出发，总结了大模型平台项目从 SOW（工作说明书）到落地实施的完整方法论。重点围绕系统架构拆解、阶段划分、人员配置、人天估算、实施计划制定及验收标准设计等关键环节，提供一套可复用的工程化流程。适用于参与 AI 平台建设、项目交付或技术管理的工程人员与架构师参考。

很多工程师会写代码、会调模型，但却搞不懂AI项目是如何从“想法”走向“交付”的。本文从商机、可研、投标到SOW与实施，全流程拆解大型AI项目运作逻辑，并对比华为、阿里、外企三种体系，帮助你完成从技术执行者到项目理解者的升级。

介绍 PyTorch 和 TensorFlow 的基础功能、CUDA 的 GPU 加速机制、以及本地环境配置与常见 IDE 问题解决方案，适合初学者与 AI 工程转型者阅读。

本文介绍 PyTorch 与 TensorFlow 框架在计算图构建、计算优化（XLA、TensorRT）和 Autograd 自动微分机制方面的内部实现差异及工程意义。

本文是【企业级知识库与智能问答实战系列】第1篇，面向希望构建智能问答系统、文档检索平台的团队或个人。我们将从零讲清楚知识库系统中的关键概念、模块拆解与实践基础，为后续的实际工程打下理解基础。

RAG（Retrieval-Augmented Generation） 到底是什么、包含哪些模块，以及它和“上传文档让ChatGPT回答”这种普通使用方式的核心区别。

在大模型训练与优化的过程中，除了深度学习框架和模型结构，基础的算法与数据结构同样至关重要。本文将系统梳理三大模块内容：常见算法、并行计算机制、大模型训练优化策略。