Postman 2025指南：API测试利器使用全解析 Postman是一款支持多协议的API开发测试工具，2025年最新版v11.57.0新增AI测试生成功能。本文详细介绍了Postman的安装配置（Windows/macOS/Linux）、基础操作（GET/POST请求发送）和高级功能（环境变量、测试脚本、批量测试）。重点讲解了2025版本特性：AI智能测试生成、性能优化40%、协作增强等。同

FastAPI作为Python现代Web框架新秀，凭借高性能、自动文档生成、异步支持和强类型检查等优势迅速崛起。它基于Starlette和Pydantic，性能媲美Node.js/Go，特别适合AI应用、微服务和高并发API开发。相比Flask/Django，FastAPI在自动验证、文档生成和异步处理方面表现更优。通过简单示例展示了其路由定义、数据验证和异步处理能力，并推荐了Uvicorn+Gu

本文系统梳理了AIAgent（智能体）的核心概念与发展趋势。AIAgent是基于大语言模型（LLM）的智能决策单元，具备感知环境、规划任务、执行行动等能力，可调用工具、访问知识库完成复杂任务。其核心架构包括感知、推理、工具调用、记忆、执行和反馈等模块。主要类型有单智能体、多智能体协作和人机协作模式。关键能力包括检索增强、记忆机制、任务拆解等。文章分析了Auto-GPT等典型案例，提出角色定义、监测

TensorRT-LLM：NVIDIA的大模型推理加速利器 摘要：TensorRT-LLM是NVIDIA推出的高性能大语言模型推理框架，通过三级架构设计实现极致优化：1）Pythonic模型定义层保持开发灵活性；2）AOT编译层实现算子融合与内核调优；3）运行时系统支持动态批处理。核心优势包括：支持H100专属FP8量化，吞吐量达6000+tokens/s；分页KV缓存将显存碎片率从35%降至5%

大模型应用全面落地：从智能客服到多模态交互 大模型技术已深入生活与工业场景，展现多样化应用价值。智能客服实现多轮对话与专业知识响应，显著提升服务效率；AI编程助手如Copilot支持代码补全与错误修复，成为开发者得力工具；RAG技术结合检索与生成，解决大模型"幻觉"问题，确保专业领域答案准确性；多模态大模型实现图文/语音跨模态交互，应用于创意设计、教育科研等领域。当前大模型正加

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Docker与Kubernetes核心解析 Docker通过镜像打包应用及环境，实现"一次构建，到处运行"，解决开发与生产环境差异问题。其轻量化容器启动快、隔离性强，适合微服务架构。Kubernetes（K8s）作为容器编排系统，管理大规模容器集群，提供自动扩缩容、服务发现、滚动升级等能力。两者关系互补：Docker负责单容器运行，K8s调度集群资源。典型应用场景包括微服务部署

摘要：大模型推理速度直接影响用户体验和部署成本。VLLM通过三项核心技术大幅提升推理效率：1）KVCache机制避免重复计算历史token；2）PageAttention采用操作系统分页思路管理显存，将碎片率降至4%；3）KVBlockSharing实现多请求共享前缀计算，使100并发客服机器人显存降低5倍。实测显示，LLaMA-2-13B模型吞吐提升24倍，显存占用从74GB降至28GB。这些优

随着大模型技术发展，SFT、RLHF和RAG已成为提升模型性能的三大核心技术。SFT通过监督微调让通用模型适应专业任务，核心技术包括LoRA等参数高效微调方法。RLHF基于人类反馈优化模型输出，使其更符合人类价值观，但面临数据成本高等挑战。RAG通过检索外部知识库解决模型知识滞后问题，实现动态知识更新。三大技术相互补充：SFT奠定基础能力，RLHF确保安全性，RAG扩展知识边界。

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