知鸦日报2025-05-10

AI网关是统一接入和调度大语言模型的关键系统，具备流量控制、用户鉴权、配额管理等功能，确保API调用的安全与稳定。支持多供应商、多模型、负载均衡调度，尤其在LLM推理场景下优化了负载均衡策略。通过OpenAI协议、提示词模板和MCP市场，AI网关扩展了AI技术在企业中的应用，为业务接入和资源整合提供了便利。

文章探讨了在节日流量高峰时，KAFKA集群面临的性能瓶颈，特别是生产压缩率低导致的服务端压力增大问题。通过优化Filebeat的批次发送参数和内存队列配置，提升了压缩率，减少了服务端的请求量和流量消耗。优化后，集群的CPU使用率、网络流量和磁盘存储均显著降低，KAFKA的处理能力提升了35%，有效保障了业务的稳定性和数据的完整性。

MCP（模型上下文协议）标准化了为LLM提供上下文的方式，分离了上下文提供与LLM交互。开发中常遇到官方SDK与Cursor AI适配问题及重复性代码开发的痛点。通过工程化封装MCP SDK，提供统一入口和模板，提升开发效率。示例展示了PSD文件图层解析与导出的MCP工具开发流程，实现了自动切图功能，并解决了服务启动、路径定义等常见问题。

在消费级设备上，基于GeForce RTX4090 24G显存GPU和8核CPU/15G内存云服务器，使用pytorch训练了一个约25.8M的迷你LLM。通过分词器训练、无监督和有监督训练，耗时不到3小时生成模型。测试结果理想，旨在通过实践熟悉语言模型训练过程，为LLM应用打下基础。