工程化技術(shù)是推動(dòng)人工智能從實(shí)驗室走向生產(chǎn)環(huán)境的關(guān)鍵橋梁，也是人工智能在垂直行業(yè)應用落地的必經(jīng)之路。在此過(guò)程中，人工 智能工具鏈發(fā)揮著(zhù)核心作用，其覆蓋數據處理、模型訓練微調、部 署推理、應用開(kāi)發(fā)、監控運維和安全可信全流程，是實(shí)現智能化轉 型的基礎設施和加速器。當前，人工智能工程化的重點(diǎn)逐漸從大模 型的訓練微調向應用開(kāi)發(fā)和落地轉變，構建起圍繞大模型及其應用 的工具鏈，標志著(zhù)人工智能工程化進(jìn)入了新的產(chǎn)業(yè)化階段。

開(kāi)發(fā)工具鏈加速大模型技術(shù)迭代速度。開(kāi)發(fā)工具鏈作為連接算 法、數據與應用場(chǎng)景的關(guān)鍵紐帶，對大模型的訓練和推理至關(guān)重要。 在訓練方面，開(kāi)發(fā)工具圍繞分布式訓練持續優(yōu)化，顯著(zhù)提升了大模 型的訓練效率，如 DeepSpeed、Megatron-LM 等分布式訓練框架通 過(guò)支持更豐富的并行策略，以及更豐富的計算加速策略，有效支持 產(chǎn)業(yè)界超大規模模型的預訓練。同時(shí)，訓練框架?chē)�繞參數G效微調 等方面的技術(shù)創(chuàng )新，可以有效降低計算和存儲成本。在推理方面， 開(kāi)發(fā)工具鏈聚焦優(yōu)化量化、剪枝等壓縮技術(shù)持續突破，加速推理過(guò) 程并降低部署成本。同時(shí)，開(kāi)發(fā)工具通過(guò)完善并行推理、混合精度 推理、推理緩存等技術(shù)，可以有效降低計算資源消耗，提升推理服 務(wù)速度。

應用工具鏈拓展大模型應用廣度。大模型應用工具主要圍繞 Agent（智能體）、多模型編排、大小模型協(xié)同、知識庫集成、檢索 增強生成（RAG）及多組件融合等核心要素持續創(chuàng )新。Agent 的引 入，實(shí)現了復雜任務(wù)的自動(dòng)化執行與智能決策；多模型編排則有效解決了單一模型局限性問(wèn)題，通過(guò)靈活組合大小模型提升系統性能； 大小模型協(xié)同機制，在確保精度的同時(shí)優(yōu)化了計算資源利用；知識 庫與 RAG 技術(shù)的結合，J大增強了模型的知識推理與生成能力，確 保結果的準確性；多組件的融合應用，則進(jìn)一步豐富應用場(chǎng)景，提 升了系統的靈活性與可擴展性。應用工具鏈不僅J大降低了大模型 應用的開(kāi)發(fā)門(mén)檻，還顯著(zhù)提升了智能應用的性能與用戶(hù)體驗。