vLLM、SGLang 与 TensorRT-LLM 综合对比分析报告
vLLM、SGLang与TensorRT-LLM是三大主流大模型推理引擎。vLLM以PagedAttention实现高吞吐与易用性,适合通用场景;SGLang凭借RadixAttention和结构化生支持,在多轮对话与复杂推理中表现突出;TensorRT-LLM深度优化NVIDIA硬件,追求极致性能,适用于大规模生产部署。三者各有侧重,vLLM均衡通用,SGLang擅长复杂任务,TensorRT-LLM性能领先,选型需结合场景、硬件与成本综合考量。
n8n 与 Dify 综合对比分析报告
本报告对比n8n与Dify两大开源平台:n8n为AI原生工作流自动化工具,擅长系统集成与数据处理;Dify聚焦LLMOps,助力快速构建生产级AI应用。两者架构、功能、成本各异,可互补协同,适用于不同场景。
2小时打造专业医疗助手:基于CareGPT与Qwen3-8B的微调实战
基于CareGPT和Qwen3-8B模型,采用LoRA方法在专业医疗数据集上进行微调实践,该技术方案在保持模型通用能力的同时,显著提升了医疗问答的专业性和实用性,系统性地构建一个真正“懂症状、能判断”的智能医疗助手。从技术演进角度看,微调后的模型与医疗系统深度融合将释放更大价值。这种"领域微调+系统集成"的技术路径,为AI在医疗等专业场景的落地提供了经过验证的解决方案。