AI 工程化

AI 工程化负责把实验中的模型能力变成长期稳定的服务。它覆盖数据、训练、模型注册、部署、评估、监控、成本、安全和反馈闭环。

从实验到生产的差距

实验通常只证明“某个样例能工作”，生产系统还要回答：

• 不同用户、边界输入和高峰流量下是否稳定？
• 数据、模型和 Prompt 变化后怎样回归？
• 结果错误时能否定位到具体阶段？
• 权限、隐私和写操作如何控制？
• 延迟、吞吐和成本是否满足业务预算？
• 失败后如何降级、回滚和人工接管？

AI 生命周期

flowchart LR
  D[数据与版本] --> T[训练或配置]
  T --> E[离线评估]
  E --> R[模型注册]
  R --> P[灰度部署]
  P --> O[线上观测]
  O --> F[反馈与样本]
  F --> D

大模型应用不一定自己训练模型，但 Prompt、RAG 索引、工具 schema 和评估集同样要经历版本、测试、部署和回滚。

阅读入口

1. 模型服务与部署
2. MLOps 与 LLMOps
3. 成本、容量与性能
4. 安全、隐私与治理
5. 评估与排错

AI 工程化的目标不是增加流程，而是让每次变化有依据、每次故障可定位、每次上线可回退。