如何用Claude和MCP构建隐私优先的医学图像去标识化智能体
想象一下，让一个AI助手对数千张医学图像进行去标识化处理。它运行整个流程、跟踪进度、总结每一个决策，并告诉你哪些文件需要人工审核，而整个过程从未看过任何一像素的患者数据。 乍一听这似乎不可能。AI助手通常需要访问它们帮你处理的数据。 在本教程中，你将构建一个不查看敏感医学图像的AI代理。相反，它通过
连续批处理机制：vLLM、TGI和SGLang背后的调度器
引言 服务大型语言模型本质上是一个伪装成硬件问题的调度问题。现代GPU是一台吞吐量机器。它希望一次执行数千次算术运算。但服务接收到的请求通常一次一个地到达，时机不可预测，提示和响应的长度差异很大。推理调度器的工作是管理一台擅长批量工作的机器，而负载却是零散而不规则地流入。 本文首先解释单个请求如何在
实时客户支持代理与后备路由
引言 客户支持是 AI代理 最强大的应用场景之一。它涉及重复性问题、时间压力、信息查找以及对准确答案的需求。每天有数百万家企业收到相同类型的问题和请求。我的订单在哪里？我想要退款。无法访问我的账户。这个功能如何工作？这与……兼容吗？这要多少钱？我对这个产品不满意。 理论上，一个经过适当训练的 AI客
无服务器 vs. 专用 vs. 自托管 LLM 推理：自托管何时真正更便宜
每位创始人都听过同样的建议：先租用 API 起步，等想省钱时再自托管自己的 GPU。这个建议被反复提及，几乎成了民间传说。所以我们没有盲目听信，而是在 DigitalOcean 上进行了实测。相同的模型、相同的提示词、三个真实的产品形态（ DigitalOcean 无服务器推理 、 DigitalO
预填充/解码分离：生产级LLM推理为何拆分至独立硬件
超越预填充税：在独立的GPU池上运行预填充和解码意味着什么，谁在生产环境中这样做，以及何时值得这种复杂性。 想象一个周六晚上8点的餐厅厨房。一位厨师正在为十二道菜的品尝菜单切菜，已经切了二十分钟，而三十桌在一个小时前下单的顾客，每次厨师转身回到砧板时，都看着他们吃到一半的盘子变凉。没有真正的厨房会这
提示缓存实践：命中率从7%提升至74%（生产推理系列）
提示缓存机制，以及在DigitalOcean Serverless上的第一手测量（Anthropic风格的显式 cache_control ）。这些机制适用于所有提供商；DigitalOcean的数据来自有记录的基准测试，而非营销宣传。 提示缓存是大多数生产环境LLM团队已配置但并未真正受益的杠杆率
生产环境中运行Qwen 3：推理供应商对比
选择 Qwen 模型只是第一个生产决策。接下来的问题是在哪里运行以及如何运行它。 对于实验性 聊天机器人 的最佳提供商，可能并不适合受监管的企业应用、对延迟敏感的编码助手或每天处理数百万个令牌的智能体。生产团队不仅要考虑广告宣传的每百万令牌成本，还必须评估首令牌时间、输出速度、并发限制、上下文窗口长
产品实验中的工具变量：在Python中消除LLM路由决策的混杂
对于负责管理多模型网关的数据科学领导者和产品经理来说，衡量模型质量的标准回归方法存在根本性缺陷。 无论你是否承认，你其实都在进行一项因果推断实验，而你的路由规则正在悄无声息地污染你的性能估计。 考虑这样一个网关：它根据置信度阈值将传入的查询路由到高级模型或更快、更便宜的替代模型。置信度得分低于某个阈
为什么尖峰推理流量会破坏专用GPU算力模型
引言 专用GPU处理突发的LLM推理流量，在胜过按令牌计费之前，需要先达到一个明确、可计算的吞吐量下限——持续每秒1,910个可计费令牌；该下限的推导及其等效利用率百分比将在本文后面展开。本文将这一下限应用于DigitalOcean上的 llama3.3-70b-instruct ，详细分析了三种具
提示缓存如何工作，何时才能真正降低LLM成本？
提示缓存被宣传为一种免费获得的折扣。它并非自动开启，也并非在每个提供商那里都免费。节省的费用取决于你的流量的三个方面：每个请求中有多少内容重复，有多少请求共享该重复部分，以及它们之间经过多少时间。如果这三方面都做对了，在长时间的智能体会话中，缓存可以将输入令牌成本降低80%到90%。如果做错了，至少