企业级 AI 平台
统一 AI Gateway、多模型 API、模型服务与访问入口,形成可复用的平台底座。
- AI Gateway
- Model Serving
- LLM Infrastructure
核心定位
我关注的不是技术堆栈本身,而是如何把算力、模型、平台、安全与业务连接成一个可持续演进的生产体系。
02 / 能力系统
以平台化思维处理复杂性:统一入口、标准能力、明确边界,让团队能够更快、更安全地交付 AI 应用。
统一 AI Gateway、多模型 API、模型服务与访问入口,形成可复用的平台底座。
构建多集群隔离、容器化交付与可观测体系,提升平台可靠性与运维效率。
统一身份、权限与开放接口认证,为内外部服务建立清晰可靠的安全边界。
把专业知识、模型能力与业务流程结合,推动 AI 从概念验证进入真实场景。
03 / 工作方法
从业务约束出发,建立技术标准与平台边界,再通过可观测、可验证的工程实践把架构落到生产环境。
从业务、安全、算力与交付目标中识别关键问题。
统一共性能力,保留业务创新空间,降低系统耦合。
以性能基准、运行指标和故障反馈驱动持续优化。
通过标准、规范与架构咨询,让能力可复用、可演进。
04 / 实践信号
以下内容描述已实践的工程能力,不展示雇主、客户、项目时间线或个人履历。
PLATFORM
整合模型服务、标准化 API、权限控制与服务治理,为多个业务系统提供可复用能力。
PERFORMANCE
围绕并发、上下文长度、吞吐量与 TTFT 建立测试方法,为生产部署提供数据依据。
GOVERNANCE
以 OIDC、OAuth 2.0、身份联邦和单点登录连接模型服务、业务系统与开放接口。
持续探索
关注 AI 基础设施、平台工程与企业级 AI 落地。
返回顶部05 / 商务合作
我在国有大型研究所从事 AI 技术研发,面向企业与技术团队提供独立、务实的技术咨询与商务合作。
平台架构、模型服务、算力规划、性能评估与生产化路径。
云原生平台、身份与访问治理、可观测性及工程标准。
架构评审、技术选型、PoC 设计及复杂问题诊断。
发起合作
适合技术咨询、方案评审、联合研发与其他商务合作。