文章目录
1、简介
LLM 技术图谱（LLM Tech Map）是将 LLM 相关技术进行系统化和图形化的呈现，此图谱主要特点是“专注于技术人视角”，不求从 LLM 产业角度汇聚信息，而是希望让从事相关工作或是想了解 LLM 的技术人有一个快速感知。
LLM 技术图谱（LLM Tech Map）从基础设施、大模型、Agent、AI 编程、工具和平台，以及算力几个方面，为开发者整理了当前 LLM 中最为热门和硬核的技术领域以及相关的软件产品和开源项目。
核心价值：帮助技术人快速了解 LLM 的核心技术和关键方向。
2、基础设施
LLM 技术图谱（LLM Tech Map）的基础设施部分主要包括以下几个方面：
- 向量数据库：向量数据库是专门用于存储和检索向量数据的数据库，它可以为 LLM 提供高效的存储和检索能力。
- 数据库向量支持：传统数据库通常不支持向量数据的存储和检索，数据库向量支持可以为传统数据库添加向量数据的存储和检索能力。
- 大模型框架、微调 (Fine Tuning)：针对大模型的开发。
- 大模型训练平台与工具
3、大模型
LLM 技术图谱（LLM Tech Map）的大模型部分主要包括以下几个方面：
- 备案上线的中国大模型：有牌照提供服务的大模型，需要注意的是大模型和相应的产品多半名称不同。
- 知名大模型：在全球范围内，已经发布了多款知名大模型，这些大模型在各个领域都取得了突破性的进展。
- 知名大模型应用：LLM 已经在多种应用场景中得到了应用，包括文本生成、机器翻译、问答、自然语言推理等。
3、AI Agent（LLM Agent）
LLM Agent 是指基于 LLM 技术构建的智能代理，它可以用于各种任务，比如让机器与 ChatGPT 交互，一层一层挖掘信息，自动化完成任务；比如由机器人构成的虚拟小镇。
4、AI 编程
让 LLM 帮你编写代码。
5、工具和平台
LLM 技术图谱（LLM Tech Map）的工具和平台部分主要包括以下几个方面：
- LLMOps：简单点说（大家当前在说的），就是“快速从大模型到应用”。
- 大模型聚合平台：汇聚大模型能力，提供服务。
- 开发工具：其它开发相关的 LLM 工具。
6、算力
LLM 模型的训练和部署需要大量的算力，算力是 LLM 技术发展的关键因素。
7、Kubernetes (K8s) 与人工智能生成内容 (AIGC) 的结合应用
7.1、摘要
随着容器化技术和云计算的普及，Kubernetes (K8s) 已经成为管理容器化应用程序的标准平台。同时，人工智能生成内容 (AIGC) 技术也在各个领域得到广泛应用。本文将探讨如何将 K8s 与 AIGC 结合，实现更高效、自动化的内容生成和管理。
7.2、介绍
- Kubernetes (K8s) 简介 Kubernetes 是一个开源的容器编排平台，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。它提供了一个平台，使开发者可以专注于编写和测试代码，而无需担心底层基础设施的细节。
- 人工智能生成内容 (AIGC) 简介 人工智能生成内容 (AIGC) 是指利用人工智能技术自动生成文本、图像、音频等内容的过程。AIGC 技术在广告、媒体、营销、游戏开发等领域得到广泛应用。
7.3、K8s 与 AIGC 的结合应用
- 自动化内容生成 通过在 K8s 上部署 AIGC 应用程序，可以实现自动化内容生成。例如，可以创建一个基于 K8s 的 AIGC 平台，用于生成个性化的推荐内容、广告文案、图像等。
- 高可用性和扩展性 K8s 提供了一个高度可扩展和可靠的平台，可以轻松管理和扩展 AIGC 应用程序。通过 K8s 的自动化部署和扩展功能，可以根据需求自动增加或减少 AIGC 应用程序的实例数量，确保高可用性和性能。
- 资源优化和成本节约 K8s 可以帮助优化资源使用和降低成本。通过自动化的资源分配和调度，可以确保 AIGC 应用程序在最佳的计算资源上运行，避免资源浪费和过度投资。
- 安全性和合规性 K8s 提供了一系列安全特性和合规性支持，可以保护 AIGC 应用程序和数据的安全。通过 K8s 的身份验证、授权和网络隔离功能，可以确保 AIGC 应用程序的安全性和合规性。
7.4、实践案例
- 案例一：基于 K8s 的 AIGC 推荐系统 介绍一个基于 K8s 和 AIGC 技术的推荐系统，该系统可以根据用户行为和偏好自动生成个性化的推荐内容。
- 案例二：基于 K8s 的 AIGC 广告文案生成平台 介绍一个基于 K8s 和 AIGC 技术的广告文案生成平台，该平台可以根据产品特点和目标受众自动生成吸引人的广告文案。
7.5、结论
将 Kubernetes (K8s) 与人工智能生成内容 (AIGC) 结合，可以实现更高效、自动化的内容生成和管理。通过 K8s 的可扩展性、资源优化和安全特性，可以确保 AIGC 应用程序的高可用性、性能和安全性。未来，随着技术的不断发展，K8s 和 AIGC 的结合应用将会更加广泛和深入。
AI：人类已经按下了毁灭自己的按钮，现在只是时间问题了
