工程化技術(shù)是推動(dòng)人工智能從實(shí)驗(yàn)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(yīng)用落地的必經(jīng)之路。在此過(guò)程中，人工 智能工具鏈發(fā)揮著核心作用，其覆蓋數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練微調(diào)、部 署推理、應(yīng)用開(kāi)發(fā)、監(jiān)控運(yùn)維和安全可信全流程，是實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn) 型的基礎(chǔ)設(shè)施和加速器。當(dāng)前，人工智能工程化的重點(diǎn)逐漸從大模 型的訓(xùn)練微調(diào)向應(yīng)用開(kāi)發(fā)和落地轉(zhuǎn)變，構(gòu)建起圍繞大模型及其應(yīng)用 的工具鏈，標(biāo)志著人工智能工程化進(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(shù)據(jù)與應(yīng)用場(chǎng)景的關(guān)鍵紐帶，對(duì)大模型的訓(xùn)練和推理至關(guān)重要。 在訓(xùn)練方面，開(kāi)發(fā)工具圍繞分布式訓(xùn)練持續(xù)優(yōu)化，顯著提升了大模 型的訓(xùn)練效率，如 DeepSpeed、Megatron-LM 等分布式訓(xùn)練框架通 過(guò)支持更豐富的并行策略，以及更豐富的計(jì)算加速策略，有效支持 產(chǎn)業(yè)界超大規(guī)模模型的預(yù)訓(xùn)練。同時(shí)，訓(xùn)練框架?chē)�繞參數(shù)高效微調(diào) 等方面的技術(shù)創(chuàng)新，可以有效降低計(jì)算和存儲(chǔ)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(xù)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(jì)算資源消耗，提升推理服 務(wù)速度。

應(yīng)用工具鏈拓展大模型應(yīng)用廣度。大模型應(yīng)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(shí)庫(kù)集成、檢索 增強(qiáng)生成（RAG）及多組件融合等核心要素持續(xù)創(chuàng)新。Agent 的引 入，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜任務(wù)的自動(dòng)化執(zhí)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(tǒng)性能； 大小模型協(xié)同機(jī)制，在確保精度的同時(shí)優(yōu)化了計(jì)算資源利用；知識(shí) 庫(kù)與 RAG 技術(shù)的結(jié)合，極大增強(qiáng)了模型的知識(shí)推理與生成能力，確 保結(jié)果的精確性；多組件的融合應(yīng)用，則進(jìn)一步豐富應(yīng)用場(chǎng)景，提 升了系統(tǒng)的靈活性與可擴(kuò)展性。應(yīng)用工具鏈不僅極大降低了大模型 應(yīng)用的開(kāi)發(fā)門(mén)檻，還顯著提升了智能應(yīng)用的性能與用戶(hù)體驗(yàn)。