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RSS订阅原创 企业知识库构建全流程拆解：从规章文档到智能问答系统
本文是【企业级知识库与智能问答实战系列】第5篇，将以实战视角梳理整个企业内部知识库搭建的完整链路。无论你来自 HR、IT、运营还是 AI 平台部门，这篇文章都可以作为「RAG系统落地指南」，助你从规章文档一步步走向智能问答系统的构建。
2025-10-17 09:43:44
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原创 构建企业级向量库：切片 + 元数据如何驱动智能检索
本文是【企业级知识库与智能问答实战系列】第4篇，聚焦如何构建面向问答系统的企业级向量数据库，详细讲解文本切片、向量化、元数据组织、相似度检索及其与大模型问答的配合方式。
2025-10-17 09:41:48
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原创 标签体系设计攻略：从制度条款到智能问答的桥梁
本文是【企业级知识库与智能问答实战系列】第3篇，聚焦“标签体系设计”的实战策略。你将了解到：标签和元数据的区别、标签系统的作用、设计维度与命名规范、打标策略与自动化工具，并结合向量检索+大模型问答的使用场景，真正打通知识库构建的中间桥梁环节。
2025-10-17 09:40:39
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原创 内部文档治理实战指南：规章制度类文档的清洗与切片
本文是【企业级知识库与智能问答实战系列】第2篇，将从实践角度出发，讲解企业规章制度、内部手册类文档在构建知识库过程中的 **清洗、拆分、结构化治理方法**。适用于 HR、法务、IT、运营等需要构建“问得准、答得全”的企业内部问答系统的场景。
2025-10-17 09:39:29
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原创 从0开始掌握企业知识库构建：核心概念与实践入门
本文是【企业级知识库与智能问答实战系列】第1篇，面向希望构建智能问答系统、文档检索平台的团队或个人。我们将从零讲清楚知识库系统中的关键概念、模块拆解与实践基础，为后续的实际工程打下理解基础。
2025-10-16 18:15:53
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原创 知识管理平台实践角色定位与工作拆解：RAG系统上线实施指南
结合实际项目中的 知识管理平台场景，系统讲解在一个“可视化+可配置”的知识库平台里，管理员、开发商各自要做什么，以及如何把大模型知识问答拆解成可管理的任务模块。
2025-07-11 17:24:41
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原创 知识库、向量库、智能体模块拆解：RAG系统核心结构全解析
系统讲解 知识库、向量库、智能体这三个核心模块在 RAG 架构中的角色与功能，帮助大家把“概念”真正拆解成可落地的系统设计。
2025-07-11 17:22:01
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原创 RAG实战入门与工具推荐：免费与开源方案全解析
盘点和对比 免费 / 开源的RAG工具，并结合场景给出推荐建议，适合想要搭建自己知识库问答系统的同学参考。
2025-07-11 17:19:12
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原创 什么是RAG？从零讲清Retrieval-Augmented Generation的概念与模块拆解
RAG（Retrieval-Augmented Generation） 到底是什么、包含哪些模块，以及它和“上传文档让ChatGPT回答”这种普通使用方式的核心区别。
2025-07-11 17:14:09
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原创 基于 so-vits-svc 的语音风格迁移与多轨音频封装实战
本文基于开源项目 `so-vits-svc` 展示完整的语音转换流程：从样本语音提取、音频训练，到最终语音风格迁移与多轨音频封装。内容适用于 AI 音频工程、语音处理学习等
2025-06-02 17:30:06
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原创 本地部署 AI 视频角色替换系统实战指南（Roop 项目实践 + 避坑技巧）
本文分享如何部署一个本地运行的 AI 视频角色替换系统，基于 [Roop](https://github.com/s0md3v/roop) 项目，结合 InsightFace 进行人脸嵌入与风格融合，支持图形界面和命令行批处理，并详细介绍常见报错排查与合规使用建议。
2025-05-26 11:26:13
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原创 支持生成文本的多进程 GPT-2 分布式推理：generate + KV Cache 实战解析
本文基于 `dist_infer_demo_v3.py`，介绍如何在多进程环境下使用 `.generate()` 方法进行完整文本生成推理，并结合 `KV Cache` 加速性能，展示每个进程独立生成自然语言输出的实战方法。
2025-05-18 10:41:30
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原创 多进程 GPT-2 推理通信实战：all_gather_object 实现输出同步与统一收集
本文基于 `dist_infer_demo_v2.py`，讲解如何在多进程推理场景中使用 PyTorch 的 `all_gather_object` 实现各 rank 间通信、共享输出、统一收集并排序，适用于部署时构建集中式日志或统一响应结构。
2025-05-18 10:39:49
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原创 用 torchrun 启动 GPT-2 多进程推理：分布式推理基础与 CPU/GPU 混合部署实战
本文介绍如何基于 PyTorch 的 `torchrun` 工具，搭建一个支持多进程并行的 GPT-2 推理脚本，结合 CPU/GPU 混合使用策略，实现轻量、高效的本地推理并发执行。适合对分布式推理初学者快速上手。
2025-05-18 10:38:58
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原创 构建 GPT-2 INT8 推理服务主程序：k8s_quant_api_server.py 全解析
本文基于 `k8s_quant_api_server.py` 脚本，讲解如何搭建一个用于部署到 Kubernetes 的 Flask 推理服务，支持加载 INT8 动态量化模型、接收 prompt 输入、返回 GPT-2 的预测输出结果，并可通过 K8s 自动暴露为服务。
2025-05-17 11:20:49
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原创 为GPT-2推理服务配置自动扩缩容：详解hpa.yaml部署策略
本文介绍如何通过 Kubernetes 的 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）为 GPT-2 INT8 推理服务配置自动扩缩容策略，实现根据 CPU 使用率动态增加或减少容器副本，提升服务弹性与资源利用率。
2025-05-17 11:19:58
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原创 Kubernetes暴露GPT-2推理服务：详解service.yaml配置与访问方式
本文介绍如何通过 `service.yaml` 文件，将部署在 K8s 集群中的 GPT-2 INT8 模型推理服务暴露为可访问的端口。内容涵盖 ClusterIP / NodePort 类型区别、端口映射结构、selector 标签匹配等关键配置。
2025-05-17 11:18:53
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原创 Kubernetes部署GPT-2量化模型服务：解读deployment.yaml配置文件
本文讲解如何使用 `deployment.yaml` 在 Kubernetes 集群中部署基于 Flask 的 GPT-2 INT8 模型推理服务，包含副本数设置、镜像声明、容器端口暴露、资源限制与环境变量配置，适合 AI 工程部署初学者参考。
2025-05-17 11:17:46
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原创 用 Kubernetes 自动部署 GPT 模型推理服务（含 HPA 自动扩缩容）
本文结合 `python6_k8s_deploy` 项目，介绍如何使用 Kubernetes + YAML + Minikube 实现本地部署 AI 推理服务，并支持自动扩缩容（HPA）。适合希望将模型服务工程化部署的开发者。
2025-05-16 16:18:05
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原创 用 Flask 封装 GPT-2 INT8 推理服务：轻量部署与接口调用实战
本文基于 `quant_api_server.py` 脚本，展示如何使用 Flask 封装动态量化后的 GPT-2 模型为 Web 接口，支持 JSON 调用、网页交互与远程部署，适合搭建本地轻量级 NLP 服务。
2025-05-16 11:53:13
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原创 GPT-2 模型量化前后推理性能对比：速度提升与输出一致性实测
本文基于 `quant_compare.py` 脚本，对比 GPT-2 小模型在量化前（FP32）和量化后（INT8）两种状态下的推理速度与输出结果是否一致，帮助你评估动态量化对部署性能的实际影响。
2025-05-16 11:52:11
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原创 加载 GPT-2 量化模型并推理输出：INT8 推理流程与输出解析
本文基于 `quant_infer.py` 脚本，讲解如何加载动态量化后的 GPT-2 小模型并完成 prompt 推理，展示 `from_pretrained + load_state_dict` 的加载技巧，封装输出预测函数 `infer(prompt)`，实现完整的 INT8 推理流程。
2025-05-16 11:51:30
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原创 GPT-2 模型动态量化实战：一键压缩为 INT8 权重，提升部署效率
本文基于 `quantize_model.py` 脚本，讲解如何对 GPT-2 Student 模型执行 PyTorch 动态量化（Dynamic Quantization），压缩权重为 INT8 格式，从而加速推理、降低部署资源占用，并最终保存为 PyTorch 可加载格式，适用于 API 服务或边缘部署。
2025-05-16 11:50:20
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原创 GPT-2 Student 模型剪枝部署实战：Flask 接口封装与服务调用指南
本文基于剪枝压缩后的 GPT-2 Student 模型，讲解如何使用 Flask 快速封装推理服务，实现本地部署和远程调用，并展示接口调用结构、错误处理与响应格式等关键细节。
2025-05-15 11:22:22
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原创 GPT-2 剪枝前后性能对比实测：加速效果与输出一致性全分析
本文使用 `prune_compare.py` 对 GPT-2 小模型（student_v2）在剪枝前后进行系统性推理测试，评估加速比例、结果一致性与适用场景，帮助你判断剪枝是否值得应用到生产部署中。
2025-05-15 11:21:27
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原创 GPT-2 剪枝模型推理函数封装实战：输入输出结构与结果解析
文基于 `prune_infer.py`，讲解如何对剪枝后的 GPT-2 小模型进行高效推理调用，封装成 `infer(prompt)` 函数，支持多句输入、多轮验证，并详细解析 logits 输出结构与 token 解码方法。
2025-05-15 11:20:29
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原创 GPT-2 小模型剪枝实战：L1 Unstructured 剪枝策略与实现详解
本文基于 `prune_training.py` 文件，展示如何使用 PyTorch 对 GPT-2 Student 模型进行 L1 不规则剪枝（Unstructured Pruning），分析剪枝策略、实现代码、效果影响及保存模型的关键细节，帮助你将训练好的模型进一步轻量化。
2025-05-15 11:19:28
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原创 GPT-2 蒸馏小模型部署实战：Flask 封装推理接口与网页调用演示
本文介绍如何将训练好的 GPT-2 蒸馏小模型封装为 Flask 接口服务，结合 HTML 前端网页或 Postman 调用，构建可运行的本地推理系统。对比 `v1` 与 `v2` 两个版本的服务实现，适合 AI 工程师实战部署。
2025-05-14 17:11:11
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原创 GPT-2 蒸馏模型推理实战：标准 Student vs 压缩 Student 的调用对比
本文对比两种 GPT-2 蒸馏小模型的推理实现（v1 和 v2），展示如何从本地加载模型、进行 prompt 推理、提取 Top-1 token 输出，并通过 Python 封装 infer() 函数以便后续 API 封装与前端调用。
2025-05-14 17:10:08
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原创 从蒸馏到压缩：两种方式训练GPT-2小模型 Student
本文展示如何使用两种方式训练一个 GPT-2 Student 小模型，一种是加载原始 GPT-2 模型直接蒸馏（`v1`），另一种是使用 `GPT2Config` 构建结构更小的模型进行压缩蒸馏（`v2`）。同时提供完整训练流程、代码与对比说明。
2025-05-14 17:07:17
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原创 一文彻底理解 GenAI、AIGC、多模态、AI Agent 的区别与联系
近年来，“生成式人工智能（GenAI）”火遍全网，但很多人对它和 AIGC、多模态、AI Agent 的关系依然混淆。
2025-05-13 17:03:04
3538
原创 为什么部署大模型一定要用 Triton？KV Cache 并发机制、推理引擎和服务平台全解析
很多人部署大模型时发现：模型在 ONNX Runtime 或 TensorRT 上已经能跑了，为什么还要额外加个 Triton？它和 Kubernetes、TensorRT、ONNX Runtime 到底是什么关系？KV Cache 并发机制又是什么？
2025-05-13 09:31:16
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原创 搞懂GPT2张量输入输出结构：shape维度、logits切片与squeeze实战解析
本文深入讲解 GPT2 在推理过程中的张量维度结构、`logits[:, -1, :]` 的含义、`squeeze` 的使用，以及常见的字典推导式写法，帮助你在调试 Hugging Face 模型时不再迷茫。
2025-05-12 11:36:21
1180
原创 用 Golang 构建 GPT-2 前端服务：对接 Flask API 实现跨语言调用
用 Golang 构建 GPT-2 前端服务：对接 Flask API 实现跨语言调用
2025-05-11 11:31:58
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原创 用 Flask 封装 GPT-2 TensorRT 推理接口：构建可远程调用的文本生成服务
本文介绍如何将 TensorRT 推理逻辑封装为 Flask 接口，通过 Web API 实现远程 prompt 调用 GPT-2 模型输出，适配 Postman、前端网站、Shell 脚本等多种使用方式，为部署服务打下基础。
2025-05-11 11:31:10
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原创 PyTorch vs TensorRT 推理性能对比：GPT-2 加速效果实测报告
本文基于 GPT-2 模型，对比 PyTorch 原生推理与 TensorRT 加速推理的速度、输出一致性与工程实现差异，帮助你理解加速背后的原理，并提供完整对比代码结构，适合部署调优参考。
2025-05-11 11:30:13
1055
原创 用 TensorRT 加速 GPT-2 推理：ONNX 加载、CUDA 显存管理与性能优化实战
本文基于导出的 GPT-2 ONNX 模型，介绍如何使用 TensorRT 构建引擎、执行推理并封装推理函数，详细讲解动态 shape 支持、显式上下文管理、显存申请与释放流程，适合部署工程师参考。
2025-05-11 11:28:51
1268
原创 将 GPT-2 导出为 ONNX 模型：部署加速第一步
本文手把手讲解如何将微调后的 GPT-2 模型导出为 ONNX 格式，解决常见导出错误，封装自定义 Wrapper 支持动态 shape，铺平后续 TensorRT 加速与跨平台部署之路。
2025-05-11 11:27:31
1383
原创 GPT-2 模型部署实战：Flask API 构建与公网服务发布指南
本文将教你如何将本地训练好的 GPT-2 模型封装为 RESTful API 接口，借助 Flask 启动 Web 服务，并结合 Ngrok 实现公网访问，支持 Postman/Web/前端调用，是构建 AI 应用的关键步骤。
2025-05-10 16:36:42
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原创 构建高效 GPT-2 推理引擎：生成参数调优与模型调用技巧
本文基于 GPT-2 微调后模型，详解推理阶段如何使用 tokenizer + 模型加载配置文件进行调用，并结合 top-k、top-p、temperature 等生成策略进行推理调优，帮助你构建一个高性能、可控输出的文本生成引擎。
2025-05-10 16:31:53
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