工程笔记
写给真正
交付技术栈的人
关于 React、Node.js、TypeScript 与 AI 的原创文章，来自与我们操作层软件同一套工程实践。正文为英文。
标签：mlops
小型语言模型的LLMOps：服务框架与生产实践指南
为什么SLMs在成本和隐私方面更具优势，vLLM、SGLang、TGI、llama.cpp、Ollama、WebLLM、ONNX和TensorRT-LLM之间的对比如何，以及如何在生产环境中对它们进行量化、评估和调度。
4127 词阅读大语言模型应用评估工具：数据集、评分机制与回归阈值
了解什么是LLM评估工具，它的四个核心组成部分，以及它如何在内容呈现给用户之前检测提示词导致的性能下降，并实现模型间的公平比较。
1985 词阅读浮动真实值：大语言模型评估工具中的数据集版本锁定
对lm-evaluation-harness任务配置的统计显示，几乎没有任何配置指定了数据集版本。了解这对分数比较意味着什么，以及如何审核自己的评估结果。
2162 词阅读人工智能工程概念及其重要性层级图
了解哪些人工智能工程概念决定了系统是否能够正常运行，哪些在投入生产时至关重要，以及哪些可以暂缓处理。
2409 词阅读将作为裁判的大型语言模型视为动态生产系统进行管理
了解 Netflix 的四阶段生命周期——真实数据、基于评分标准的训练、安全发布以及持续监控——是如何在大规模应用中保持大型语言模型评估工具的准确性的。
4515 词阅读2026年值得实践的50个AI项目精选路线图
一份包含50个实用的人工智能工程及生成式AI/代理型项目创意的分类清单，旨在帮助工程师为2026年掌握可实际应用、适合纳入作品集的技能。
1302 词阅读
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