Modelfile 是 Ollama 的自定义模型配置文件。给模型设定系统提示词（相当于设定「人格」）调整模型参数定制默认行为第一步：安装 Ollama（3种系统，一条命令）↓第二步：ollama run qwen2.5:7b（5分钟跑通第一个模型）↓第三步：ollama list（管理你的模型库）↓第四步：接入 API / Python SDK / 第三方工具↓第五步：用 Modelfile 自

2026年的大模型市场，已经从“哪家最强”转向“哪家最值”。本文基于Artificial Analysis最新排行榜数据，结合实际使用体验，为程序员和AI从业者提供一份接地气的大模型选购指南。免费模型哪家强？性价比之王花落谁家？付费旗舰值不值？# Groq示例# 硅基流动示例层级模型关键词免费王者本地免费、代码能力强性价比之王$4.5/M、200万上下文编程首选GPT-4oCodex最强推理之王推

核心要点回顾Docker解决应用打包和单机运行问题，核心概念是镜像、容器、仓库Kubernetes解决大规模容器编排问题，核心概念是 Pod、Deployment、Service生产实践关注镜像安全、资源限制、日志监控、自动扩缩容问题排查掌握等关键命令学习路径建议Docker 基础 → Docker Compose → Kubernetes 核心概念 → 本地实践 → 生产部署下一步学习方向Hel

微服务架构是一种将单一应用程序拆分为一组小型、独立服务的架构风格。独立部署：可单独发布，不影响其他服务业务边界清晰：围绕业务能力组织技术异构：可以使用不同的编程语言和数据存储去中心化：服务间通过 API 通信，无集中控制│ 微服务架构示意 ││ ││ │ 用户服务 │ │ 订单服务 │ │ 商品服务 │ │ 支付服务 │ ││ │ │ ││ │ ││ │ 客户端 │ │原则说明单一职责每个服务只负

Serverless（无服务器）是一种云计算执行模型，云提供商动态管理服务器资源分配，开发者只需关注业务代码。│ Serverless 架构演进 ││ ││ 传统架构 容器化 Serverless ││ │ 物理服务器 │ ──▶ │ 虚拟机/容器 │──▶ │ 函数/服务 │ ││ │ - 购买硬件 │ │ - 管理OS │ │ - 只写代码 │ ││ │ - 运维机房 │ │ - 配置网络 │

100亿次下载，41%的全球占比，超越美国——这些数字让人振奋。但真正的价值不在数字本身。真正的价值在于：全球的开发者、创业公司、研究机构，正在用中国模型构建一个不依赖任何一家闭源公司的AI生态。金融公司把数据留在自己机房，非洲开发者用便宜API做本地应用，中国学生用开源权重发顶会论文——这才是100亿次下载背后，最值得说的故事。你用过哪些国产大模型？觉得哪个最好用？评论区聊聊。

选大模型API，核心原则是稳字当头。官方渠道是最稳妥的选择，价格透明，数据安全，有售后保障。阿里Qwen性价比最高，DeepSeek代码能力最强，字节豆包长文本有优势，百度文心企业合规首选。正规聚合平台比如SiliconFlow，适合需要多模型切换、不想注册多个平台的用户，风险低，价格合理。野鸡中转站不管价格多低，绝对不要碰。跑路、数据泄露、模型造假的风险，远超过那点价格差带来的收益。记住一句话：

2026年4月，全球AI领域在短短两周内经历了史上最密集的模型发布潮。OpenAI连发GPT-6和GPT-5.5，Anthropic祭出Claude Opus 4.7，DeepSeek V4实现全国产化突围。与此同时，Sora关停、OpenAI增长失速、Anthropic估值暴涨，种种信号指向同一个结论：AI的核心战场，已经从"聊天"转向了"干活"。

如果说黄佳的《动手做AI Agent》是一本"跟着做"的入门书，那么高强文的《大模型项目实战：Agent开发与应用》（机械工业出版社，2025年3月）更像是一本"自己选"的实战手册。两本书都讲Agent实战，但路子完全不同。黄佳的书是：从第1个项目做到第7个，一路下来就把Agent的主流技术学完了。高强文的书是：先告诉你Agent有4大类型、8大框架，再给你10个项目场景自己挑——适合哪种场景就用

提示词工程的面试在2026年已经从"操作层面"上升到了"架构层面"。面试官不再满足于"你会用 CoT 吗？你理解 Tokenization 对 Prompt 的微妙影响吗？你能设计一个多层防御的 Prompt Injection 防护体系吗？你能为一个复杂业务场景设计完整的 Prompt 系统架构吗？你有评估和迭代 Prompt 的系统化方法论吗？这篇文章帮你覆盖了以上所有。下一篇预告：《RAG系