142_故障容错：冗余与回滚机制 - 配置多副本的独特健康检查
在大语言模型（LLM）的生产环境部署中，系统的可靠性和稳定性至关重要。随着LLM应用场景的不断扩展，从简单的文本生成到复杂的多模态交互，用户对服务可用性和响应质量的要求也日益提高。据2025年最新的AI服务可用性报告显示，顶级AI服务提供商的SLA（服务级别协议）承诺已达到99.99%，这意味着每年的计划外停机时间不得超过52.56分钟。
11_文本总结实战：用LLM浓缩长文章
在信息爆炸的时代，面对海量的长文本内容，如何高效地提取核心信息成为一项关键技能。文本摘要作为自然语言处理（NLP）中的重要任务，能够将冗长的文本压缩为保留核心信息的简短摘要，极大地提高了信息获取和处理的效率。随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，特别是基于Transformer架构的模型如BART的出现，文本摘要技术取得了突破性进展。
55_大模型部署：从云端到边缘的全场景实践
随着大型语言模型(LLM)技术的飞速发展，从实验室走向产业化应用已成为必然趋势。2025年，大模型部署不再局限于传统的云端集中式架构，而是向云端-边缘协同的分布式部署模式演进。这种转变不仅解决了纯云端部署在延迟、隐私和成本方面的痛点，还为大模型在各行业的广泛应用开辟了新的可能性。本文将深入剖析大模型部署的核心技术、架构设计、工程实践及最新进展，为企业和开发者提供从云端到边缘的全场景部署指南。
77_自动化脚本：Makefile与Airflow
在当今AI大模型时代，高效的工作流管理对于模型训练、推理和部署至关重要。随着大模型规模的不断增长和复杂度的提升，传统的手动脚本管理方式已无法满足需求。自动化脚本和工作流调度系统成为构建健壮、可重复、可扩展的LLM Pipeline的关键工具。其中，Makefile作为经典的自动化构建工具，与Airflow作为现代工作流调度平台的结合，为LLM开发团队提供了强大的工作流管理能力。
73_安全配置：LLM开发环境的全面防护指南
在2025年的AI开发环境中，大型语言模型(LLM)已成为核心技术，但伴随其广泛应用的是日益严峻的安全挑战。据统计，2025年第一季度发生的AI安全事件中，LLM环境配置不当导致的漏洞占比高达43%，造成的损失超过2.1亿美元。本文将深入探讨LLM开发环境的安全配置最佳实践，帮助开发者构建一个安全、可靠的开发环境。
25_T5的统一框架：文本到文本转换的创新范式
自然语言处理（NLP）领域长期面临的一个核心挑战是任务多样性。传统上，不同的NLP任务（如机器翻译、文本分类、问答系统等）往往需要设计特定的模型架构和损失函数。这种碎片化的方法不仅增加了研究和开发的复杂性，还限制了模型在不同任务间的知识迁移能力。