一 ai原生应用开发平台
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LLMOps（Large Language Model Operations）平台是为大型语言模型的全生命周期管理设计的工具，涵盖开发、部署、监控与优化等环节，旨在降低AI应用开发门槛并提升运营效率
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二 算力
其实就是芯片的计算能力。
通常来说，行业里倾向于将CPU、GPU等芯片技术及能力，称为狭义的算力。内存、硬盘相关的存储技术，称为存力。操作系统、数据库、中间件、应用程序等在内的软件技术，称为算法。
广义的算力，既包括了狭义的算力，也包括了存力和算法。
云计算、大数据、人工智能、区块链等前沿概念，都属于算力的应用。换言之，和信息技术有关的一切，都可以笼统称为算力领域。
我们还需要注意，芯片是算力的核心，而安装了芯片的手机、手表、PC等终端，以及服务器等设备，是算力的载体。拥有大量服务器的数据中心，还有计算集群，我们也可以称为算力平台。它们就是算力的主要存在形式。
三 算力分类
1 通用算力: 以CPU（Central Processing Unit，中央处理器）输出的计算能力为主。CPU内部有指令集，对运算进行指导和优化，确保了CPU的可靠运行。
按指令集架构的不同，CPU可以分为x86架构与非x86 架构。X86架构大家都比较熟悉，是英特尔（Intel）公司首先开发并长期主导的，具有比较好的生态，市场占有率也比较高。非x86架构的类型比较多，这些年崛起速度很快，主要有ARM、MIPS、Power、RISC-V、Alpha等。
2 智能算力:以GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）、FPGA（Field ProgrammableGate Array，现场可编程逻辑门阵列）、AI（Artificial lntelligence，人工智能）芯片等输出的计算能力为主。尤其是GPU，目前可以说是炙手可热，一卡难求。
3 超算算力: 则是以超级计算机输出的计算能力为主。它利用并行工作的多台计算机系统的集中式计算资源，并通过专用的操作系统来处理极端复杂的或数据密集型的问题，主要应用于尖端科研、国防军工等领域，价格极为昂贵，但性能也极为强劲。
