开源模型应用落地-解锁大语言模型的无限潜能，50家大厂面试万字精华总结

重点：在linux环境下，使用transformer设置模型参数/System Prompt/历史对话

3.1.3. 开源模型应用落地-chatglm模型试炼-系列

3.1.4. 开源模型应用落地-KnowLM模型试炼-系列

开源模型应用落地-KnowLM模型小试-入门篇（一）

重点：调用KnowLM模型，实现知识抽取

开源模型应用落地-KnowLM模型小试-入门篇（二）

重点：优化模型参数，提高知识提取效率和质量

3.2. 高级进阶系列

3.2.1. 开源模型应用落地-向量数据库小试-入门篇系列

开源模型应用落地-工具使用篇-向量数据库（三）

重点：Milvus Lite向量数据库的基本使用

开源模型应用落地-工具使用篇-向量数据库进阶（四）

重点：Milvus Lite向量数据库的进阶使用

3.2.2. 开源模型应用落地-qwen-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势系列

开源模型应用落地-qwen-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势（一）

重点：qwen-7b-chat集成vllm

开源模型应用落地-qwen-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势（二）

重点：gunicorn+flask构建AI服务

开源模型应用落地-qwen-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势（三）

重点：supervisor提升服务的稳定性

开源模型应用落地-qwen-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势（四）

重点：鉴权和限流提升AI服务的安全性和稳定性

开源模型应用落地-qwen-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势（五）

重点：定时任务处理隐藏盲点

开源模型应用落地-qwen-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势（六）

重点：改变模型自我认知

开源模型应用落地-qwen-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势（七）

重点：AI服务性能优化

开源模型应用落地-qwen1.5-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势（八）

重点：qwen1.5-7b-chat集成vllm

开源模型应用落地-qwen1.5-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势（九）

重点：qwen1.5-7b-chat集成vllm，构建与OpenAI-API兼容的API服务

3.2.3. 开源模型应用落地-业务整合系列

开源模型应用落地-业务整合篇（一）

重点：使用HttpURLConnection/OkHttp/HttpClient多种方式调用AI服务

开源模型应用落地-业务整合篇（二）

重点：使用Netty库快速构建WebSocket服务，实现客户端与AI服务交互

开源模型应用落地-业务整合篇（三）

重点：spring boot集成netty服务，实现用户界面交互

开源模型应用落地-业务整合篇（四）

重点：构建websocket身份校验机制，避免无效连接

开源模型应用落地-业务整合篇（五）

重点：构建websocket心跳机制，及时释放一些无效的连接

3.2.4. 开源模型应用落地-业务优化系列

开源模型应用落地-业务优化篇（一）

重点：使用线程池提升处理效率

开源模型应用落地-业务优化篇（二）

重点：使用Redis队列和分布式锁实现请求排队

开源模型应用落地-业务优化篇（三）

重点：使用SLB实现AI服务水平扩容

开源模型应用落地-业务优化篇（四）

重点：多级数据缓存概述

开源模型应用落地-业务优化篇（五）

重点：使用HanLP进行词性标注，并使用Redis作为一级缓存

开源模型应用落地-业务优化篇（六）

重点：使用向量数据库作为二级缓存，来为AI服务减负，提升处理效率

开源模型应用落地-业务优化篇（七）

重点：使用RocketMQ提升处理效率

开源模型应用落地-业务优化篇（八）

重点：统计问题的请求频次，实现热门问题的实时缓存

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

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