通义千问最新推出的QwQ-32B推理模型，拥有320亿参数，性能媲美DeepSeek-R1（6710亿参数）。QwQ-32B支持在小型移动设备上本地运行，并可将企业大模型API调用成本降低90%以上。本文介绍了如何通过Higress AI网关实现DeepSeek-R1与QwQ-32B之间的无缝切换，涵盖环境准备、模型接入配置及客户端调用示例等内容。此外，还详细探讨了Higress AI网关的多模型服务、消费者鉴权、模型自动切换等高级功能，帮助企业解决TPS与成本平衡、内容安全合规等问题，提升大模型应用的稳定性和效率。
基于单个开源小模型的工具调用Agent，由于模型容量和预训练能力获取的限制，无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。
Arm 架构的服务器通常具备低功耗的特性，能带来更优异的能效比。相比于传统的 x86 架构服务器，Arm 服务器在相同功耗下能够提供更高的性能。这对于大模型推理任务来说尤为重要，因为大模型通常需要大量的计算资源，而能效比高的 Arm 架构服务器可以提供更好的性能和效率。
在复杂中后台设计中，为解决配置变更影响多场景问题，提出结合正向和逆向信息架构，采用原子化任务，动态组合任务，降低用户和开发成本，优化体验并改变已有的产品迭代和人机交互模式。未来可能发展为AI自动根据业务规则和用户行为生成最佳方案。
本文首先讲述了什么是单元测试、单元测试的价值、一个好的单元测试所具备的原则，进而引入如何去编写一个好的单元测试，通义灵码是如何快速生成单元测试的。
本文写给有一定编程基础的学习者，得以入门 源码级 开发Agentscope应用，并上线创空间，参加AgentScope的应用开发挑战赛。
一个典型的推理场景面临的问题可以概括为限流、负载均衡、异步化、数据管理、索引增强 5 个场景。通过云数据库 Tair 丰富的数据结构可以支撑这些场景，解决相关问题，本文我们会针对每个场景逐一说明。
XTuner和魔搭社区（SWIFT）合作引入了一项长序列文本训练技术，该技术能够在多GPU环境中将长序列文本数据分割并分配给不同GPU，从而减少每个GPU上的显存占用。通过这种方式，训练超大规模模型时可以处理更长的序列，提高训练效率。魔搭社区的SWIFT框架已经集成了这一技术，支持多种大模型和数据集的训练。此外，SWIFT还提供了一个用户友好的界面，方便用户进行训练和部署，并且支持评估功能。
