工程化技术是推动人工智能从实验室走向生产环境的关键桥梁，也是人工智能在垂直行业应用落地的必经之路。在此过程中，人工
智能工具链发挥着核心作用，其覆盖数据处理、模型训练微调、部
署推理、应用开发、监控运维和安全可信全流程，是实现智能化转
型的基础设施和加速器。当前，人工智能工程化的重点逐渐从大模
型的训练微调向应用开发和落地转变，构建起围绕大模型及其应用
的工具链，标志着人工智能工程化进入了新的产业化阶段。
开发工具链加速大模型技术迭代速度。开发工具链作为连接算
法、数据与应用场景的关键纽带，对大模型的训练和推理至关重要。
在训练方面，开发工具围绕分布式训练持续优化，显著提升了大模
型的训练效率，如 DeepSpeed、Megatron-LM 等分布式训练框架通
过支持更丰富的并行策略，以及更丰富的计算加速策略，有效支持
产业界超大规模模型的预训练。同时，训练框架围绕参数G效微调
等方面的技术创新，可以有效降低计算和存储成本。在推理方面，
开发工具链聚焦优化量化、剪枝等压缩技术持续突破，加速推理过
程并降低部署成本。同时，开发工具通过完善并行推理、混合精度
推理、推理缓存等技术，可以有效降低计算资源消耗，提升推理服
务速度。
应用工具链拓展大模型应用广度。大模型应用工具主要围绕
Agent（智能体）、多模型编排、大小模型协同、知识库集成、检索
增强生成（RAG）及多组件融合等核心要素持续创新。Agent 的引
入，实现了复杂任务的自动化执行与智能决策；多模型编排则有效解决了单一模型局限性问题，通过灵活组合大小模型提升系统性能；
大小模型协同机制，在确保精度的同时优化了计算资源利用；知识
库与 RAG 技术的结合，J大增强了模型的知识推理与生成能力，确
保结果的准确性；多组件的融合应用，则进一步丰富应用场景，提
升了系统的灵活性与可扩展性。应用工具链不仅J大降低了大模型
应用的开发门槛，还显著提升了智能应用的性能与用户体验。
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