Engineering · 工程实践

这里记录 AI 工程落地过程中的真实实践，关注代码结构、系统设计与可维护性。

关注方向

• FastAPI / Go / 后端服务设计
• AI API 服务化与鉴权
• 模型管理、版本控制与灰度发布
• Docker / 云边端协同
• 工程踩坑与经验总结

特点

• 不讲“理想架构”，只讲可运行系统
• 从 工程视角 看 AI，而不是 Demo

工程能力，决定 AI 是否真的有价值。