LLM 评估没有”银弹”，但方法的选择决定了你能看到的世界。本文将带你拆解主流评估范式，理解背后的逻辑与局限。 理解 LLM 评估的四大主流方法如何科学评估大语言模型（LLM）？无论是模型选型、结果解读，还是微调与自研模型的进展衡量，评估方法的选择都至关重要。 目前主流的 LLM 评估方法可分为两大类：基准测试（Benchmark-based）和判断类评估（Judgment-based）...

推理系统不是”谁更快”的问题，而是”分工协作、各司其职”。理解三层架构，才能选对工具。 大模型推理的三层架构大语言模型（LLM）推理系统可以精确划分为三层架构： 层级 名称 解决的问题 L0 模型层 模型结构 + 权重 网络结构、参数、算子实现 L1 推理引擎层 vLLM / SGLang / TensorRT / MLC 如何让推理更快、更...

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...

LangChain介绍LangChain 是一个全方位的、基于大语言模型这种预测能力的应用开发工具，它的灵活性和模块化特性使得处理语言模型变得极其简便。 不论你在何时何地，都能利用它流畅地调用语言模型，并基于语言模型的“预测”或者说“推理”能力开发新的应用。 LangChain 支持 Python 和 JavaScript 两个开发版本，我们这个教程中全部使用 Python 版本进行讲解。 ...

LangChain介绍作为一种专为开发基于语言模型的应用而设计的框架，通过 LangChain，我们不仅可以通过 API 调用如 ChatGPT、GPT-4、Llama 2 等大型语言模型，还可以实现更高级的功能。 LangChain具备以下两个特性： 数据感知：能够将语言模型与其他数据源连接起来，从而实现对更丰富、更多样化数据的理解和利用。 具有代理性：能够让语言模型与其环境进行交互，使...