大模型开源生态简介：从云原生视角理解 AI 工程化底座
开源生态决定了大模型工程化的底座和未来演进方向，是每个云原生工程师必须关注的技术基石。 大模型开源生态分层架构开源大模型工程体系可分为六层结构，从底层模型到上层应用形成完整的技术栈： llama.cpp 带动端侧生态 vLLM / SGLang 带动高性能推理 LangChain → LangGraph 带动 Agent 工程化 Hugging Face 构建模型、数据、工作...
开源生态决定了大模型工程化的底座和未来演进方向，是每个云原生工程师必须关注的技术基石。 大模型开源生态分层架构开源大模型工程体系可分为六层结构，从底层模型到上层应用形成完整的技术栈： llama.cpp 带动端侧生态 vLLM / SGLang 带动高性能推理 LangChain → LangGraph 带动 Agent 工程化 Hugging Face 构建模型、数据、工作...
开源大语言模型（LLM）日新月异，工程师选型不应只看”谁最强”，而要关注”谁最适合业务场景”。 大模型生态与主流模型概览开源大模型生态主要分为三大类：国际主力模型、国内主力模型、社区增强/衍生模型。 工程视角总结： 国际主力模型：英文与代码能力强，生态成熟。 国内主力模型：中文能力突出，许可证清晰，适合政企/私有化部署。 社区增强模型：轻量化、对话质量提升，补丁价值...