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把一个 7B 推理模型微调到仓储调度场景:一次完整的自学实践与复盘

把一个 7B 推理模型微调到仓储调度场景:一次完整的自学实践与复盘

作者背景:后端开发,业余自学大模型微调。本文记录一个个人练手项目(RoboThink)从选型、训练、量化到本地部署的完整过程,重点放在我踩过的坑、事后才看明白的问题,以及还没验证的假设。项目结果并不漂亮,但过程里的东西对我很有价值,所以整理出来。 0. 先说结论 1. 用 LoRA 在单卡 A100 上微调 7B 模型,工程上的门槛比想象中低:1,296 条

后端开发
2026-10-24
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极客实战手记:从 Genkit Go 到全双工多模态管家 Iris 的架构复盘

极客实战手记:从 Genkit Go 到全双工多模态管家 Iris 的架构复盘

之前我写过一篇关于 Firebase Genkit for Go 的入门文章,聊了聊 Google 专为 Go 开发者推出的 AI 框架基础。但纸上得来终觉浅,官方写写 Hello World 和真正做一个跑在后台、自己每天高频使用的私人管家系统,完全是两码事。 这篇笔记是我基于 Go 语言、Google Gemini Live 原生多模态协议、Genkit

后端开发
2026-10-4
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踩坑实录:用 Cloudflare Workers 给跨国 API 挂上 120 秒“微缓存”的深度实践

踩坑实录:用 Cloudflare Workers 给跨国 API 挂上 120 秒“微缓存”的深度实践

做跨国业务或海外分布式系统时,跨洋网络的物理延迟与带宽成本向来是个绕不开的难题。 我们的一套跨区域资源调度系统,核心控制服务与主数据库部署在东京机房,同时需要服务国内以及海外多个节点的客户端请求。 系统里有一个非常高频的核心 HTTP 接口:客户端(桌面端或自动化 Agent)每隔一段时间会带着凭证(Token)请求后端的 API,拉取当前可用服务器的接入清

Go语言
2026-11-5
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让提醒自己找上门:一个极简的端到端语音事件驱动设计

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用户对着麦克风说了一句话:"明天早上八点提醒我开会。" 然后 Gemini 说"好的",对话继续。 第二天早上八点整,扬声器里真的有声音响起来,说"该开会了"。 这中间到底发生了什么? 我在做自己的私人 AI 助手时,实现了这套提醒机制。整条链路从麦克风一路跑到扬声器,中间经过了语音识别、工具调用、数据库、Redis 事件、WebSocket、再回到 Gem

后端开发
2026-10-6
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# Google Genkit (Go):让后端工程师也能优雅地写 AI 应用

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面向读者:有一定 Go 基础的后端工程师,想上手大模型应用开发但不知从何入手 阅读时间:约 20 分钟 官方仓库: 我最近在一个 Go 后端项目里接入了大模型,踩了不少坑才摸索出一套顺手的方式,这篇文章把整个过程和思路梳理出来,分享给同样在折腾这件事的朋友。 目录 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 一、写在前面:为什么 Go 开发者接入

后端开发
2026-9-9
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