第一章：Open-AutoGLM 完全指南 Open-AutoGLM 是一个开源的自动化通用语言模型（GLM）部署与推理框架，旨在简化大语言模型在本地环境或私有云中的部署流程。它支持多种硬件平台、提供可视化配置界面，并内置模型压缩、量化…

第一章：Open-AutoGLM完全指南概述Open-AutoGLM 是一个开源的自动化通用语言模型（GLM）集成框架，旨在简化大语言模型在实际业务场景中的部署与调优流程。该框架支持多后端模型接入、自动提示工程优化、推理性能监控以及任务驱动的流…

OAuth2集成：让多个用户安全共用TensorFlow镜像资源 在企业AI平台日益复杂的今天，一个现实的问题反复浮现：如何让几十甚至上百名数据科学家共享同一套高性能的TensorFlow开发环境，又能确保彼此之间不越权、不干扰、不泄露&#xff…

WandB与TensorFlow镜像集成：可视化你的每一次训练 在今天快速迭代的机器学习研发环境中，一个模型从构思到上线往往经历数十甚至上百次实验。然而，许多团队依然困在一个熟悉的困境中：某个“神奇”的训练结果无法复现、同事提交的代…

Prometheus Grafana监控TensorFlow镜像运行指标 在现代AI系统中，模型上线只是开始。真正考验工程能力的，是能否在高并发、长时间运行的生产环境中持续保障服务质量——当推理延迟突然飙升、GPU利用率异常波动时，你是否能在第一时间发现问题&…

博主介绍：✌️码农一枚 ，专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业🚢文撰写修改等。全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战 ✌️技术范围：&am…

Liveness和Readiness探针在TensorFlow镜像中的应用 在现代AI系统中，一个训练好的模型被部署上线只是第一步。真正考验工程能力的，是它能否在复杂多变的生产环境中持续稳定地提供服务。尤其是在Kubernetes这样的容器编排平台上运行TensorFlow Serving时&a…

最小化TensorFlow镜像：只为推理服务裁剪不必要的组件 在今天的AI工程实践中，一个训练好的模型从实验室走向生产环境，往往面临“理想很丰满、现实很骨感”的困境。你可能在本地用几行代码就能完成推理测试，但一旦部署到Kubernetes…