API 全生命周期托管服务
随着大模型项目从 demo 走向正式落地,成本管控变成不可回避的课题。不管是业务系统调用,还是大模型微调过程中的批量推理、数据集过滤,都会产生大量 token ...
很多开发者在做大模型 SFT 微调、RLHF 对齐训练时,更多聚焦数据集清洗、参数调优、LoRA 权重配置,却容易忽略推理阶段的 API 网关架构。微调完成之后...
传统软件的成本治理单位是"实例"和"席位",AI 时代变成了 token——而且它按请求实时计量,一次 agent 工作流的成本可能超过一个月的 seat 费用...
《micro-one-api 拆解》第 13 篇 代码基线:develop(v0.26.x)
应用部署到 Kubernetes,并由网关控制流量后,副本更新和流量切换可以分开处理。新版本可以先部署到生产环境,用户请求仍由旧版本处理,等到发布窗口再逐步...
《micro-one-api 拆解》第 12 篇 代码基线:develop(v0.26.x)
《micro-one-api 拆解》第 11 篇 代码基线:develop(v0.26.x)
接入的模型和供应商多了,日常维护常常要在几个地方来回查:哪个账号还有额度,某个模型走了哪些路由,新模型应该用哪个接口。出门没带电脑时,临时处理配置也不方便。
模型服务接入 Gateway 后,入口侧仍然是 Request 和 QPS,限流、配额、灰度这些机制也都还能继续用。
《micro-one-api 拆解》第 10 篇 代码基线:develop(v0.26.x)