AI工程化实践

深夜的办公室里，咖啡杯已经见底，屏幕上的代码却依然在倔强地报错。你正在为一个即将上线的AI推理服务进行最后的压力测试，本地那台昂贵的GPU工作站风扇狂啸，却依然无法模拟出线上万分之一的并发请求。这不仅仅是算力不足的焦虑，更是对未知生产环境的恐惧——模型在本地跑得好好的，上了云端会不会“水土不服”？成本会不会失控？这正是现代工程师在拥抱AI浪潮时，必须直面的核…