最推荐的AI项目实战

接上篇 https://www.nowcoder.com/discuss/847995166416703488?sourceSSR=users还缺少了平台和中间件的部分没有和大家交流，这一篇补充一下平台&&中间件和 AI 相关的平台主要就是 Maas 平台和机器学习平台，Maas 平台，大家最熟悉的就是阿里云百炼，用于模型部署，模型微调，并且整合知识库，Agent平台的综合平台AI 中间件主要包括 AgentRuntime，AI 网关 等等资料推荐：首先是平台侧，对于大模型的工程化平台，开源的，我是最推荐 langfuse 的https://github.com/langfuse/langfuselangfuse 是 langsmith 的开源平替，包含可观测，评估，提示词管理，数据集管理等主流功能机器学习平台就比较复杂了，这个主要是各个公司的内部平台，用于算法同学快速迭代的，所以开源的资料比较有限，但我也找到合适的可以学习的https://github.com/kubeflow/kubeflow目前最主流的 MLops 工程包，很多机器学习平台的核心功能都是通过这个的组件编排实现的，通过学习这个，就可以逐步理解机器学习平台的核心功能此外还需要补充，k8s 和云原生相关的技术栈，用于优化模型的部署和调度。此外还要学习 Ray 这个不可或缺的分布式框架https://github.com/ray-project/ray然后是中间件这边AgentRuntime智能体沙箱，用于安全，快速，高效的运行智能体应用，并且和 k8s ，serverless 等相关技术结合，实现毫秒启动和动态扩缩容开源可以看看火山的子项目https://github.com/volcano-sh/agentcubeAI 网关只推荐阿里的开源 AI 网关 HIgresshttps://github.com/alibaba/higressAI网关除了一般网关的功能之外，还要支持，mcp托管，http无缝转mcp，模型路由等等，higress通过一个巧妙的插件系统接入了这些，并且还保留了大流量网关需要的核心功能（这个项目的语义化检索mcp插件是我写的，感兴趣的牛友可以看看）上面的这些，基本就把我认知中设计 AI 的开发岗位都讲的差不多了，其他评测平台和数据 pipline 搭建的，基本都是比较常规的技术栈，不太需要单独讲，比较喜欢鸡架的同学可以冲这些岗位。后面的系列规划：1. 从 0 - 1 实现一个 Agent 框架（教程 + 源码）可以写到简历上面的2. 一些有意思的项目推荐，目前已经想好了两个，后面发一下3. 自己的一些踩坑记录（比如后面暑期继续找垂直实习踩的坑）

大家好，今天给你们分享：为什么说机械是天坑专业？下面汇总了网友的观点：网友1：沈理机自本科毕业3年，目前月薪税前8k，根本不够花。网友2：轴承，齿轮，机加工，结构，力学仿真基本都是传统方向。网友3：四大天坑也没机械啊，不过材料现在也不是坑了。网友4：有个东西叫流体力学，机械专业用的着，设计岗工资高很吃香。网友5：计算机目前除了几个强势计算机学校，还有985，一本出去能有几个好的？机械就算一本出去也能混7000吧？计算机呢？我不说大部分，至少90％双非本科出来能拿5k？实话实说罢了。网友6：我学长考的哈工大，课题组做的就是代码➕机械，他说他们组毕业了都大几十万。网友7：计算机吃学历和技术，不像机...

我的第一份实习是在新能源电池厂，做电池表面缺陷检测，偏向工业缺陷检测类，不过还是基于cv的。薪资的话是320每天，当时主要是导师介绍的，所以稀里糊涂就去干了。业务场景 主要是针对电池生产线上的缺陷（划痕、凹坑、异物）进行自动化检测。这里不追求学术界的SOTA刷榜，更看重高召回、低误报和推理速度。可能难点就是负样本的数量不多，有时候一些比较稀奇的缺陷确实很难检测。算法最终要上工控机，对模型大小和延时极其敏感，剪枝、量化是家常便饭。可能就是戴着脚铐起舞。

前言 当我们尝试将网上开源的大模型部使用Ollama的方式署在本地，就会发现，呈现给我们的只有一个黑色对话框。 想要提供给他人使用，最佳方式还是提供一个网页或者API接口。对于后者，Ollama已经实现，你可以使用下面的地址  http://localhost:11434  假设你继续跟着官方教程，使用python或者其他语言，就可以制作一个简单的聊天助手，恭喜你完成了一个 Agent 的开发。 但是距离企业中落地的 Agent 还有一点距离，接下来，我将带你逐步补齐。  AI 核心概念 从机器学习（Machine Learning），自然语言处理（NLP）开始说起，对于作为后端的我，有点难为...