从模型管理到 AI 网关:把资产、流量与成本串成闭环
本文分两条主线展开:一条是模型管理与模型资产,回答模型从哪来、给谁用、何时退出;一条是 AI 网关,把授权与配额落实到每一次请求的鉴权、限流、选路和用量回传。两条线靠配额、配置与反馈闭环咬合在一起。
TAGS / 标签浏览
围绕「LLM」整理的文章。按发布时间浏览,也可以从专题导读选择完整的阅读路径。
本文分两条主线展开:一条是模型管理与模型资产,回答模型从哪来、给谁用、何时退出;一条是 AI 网关,把授权与配额落实到每一次请求的鉴权、限流、选路和用量回传。两条线靠配额、配置与反馈闭环咬合在一起。
读百炼网关用 RocketMQ LiteTopic 重构大模型限流的文章后,记录核心思路,并补上原文跳过的响应通道设计——消费端调模型后,流式响应怎么回到客户端。
在阅读六本大模型书籍的过程中,从技术演进、分词、注意力、MoE、GPU、Prefill、Decode、RAG、微调和评估等角度,阶段性梳理大模型从 Token 到答案的完整链路。
《Harness工程》读书笔记,梳理上下文管理、规划执行、反思记忆、Skills、多 Agent 协作与 Agent 产品设计。
面向企业模型接入层,从协议兼容、Token 与流量治理、SSE 流式处理、运行时性能和生产成熟度评估 AI 网关,提供选型评分框架与验收清单,不做具体产品排名。