AI提示词工程系统化实战：从零基础到Prompt Engineer的完整方法论
从零基础到系统化提示词工程，本文提供一套可复制的Prompt Engineering方法论，涵盖Few-shot、CoT、ToT、ReAct等核心框架，附真实案例与模板。
技术实战
2026年本地AI部署实战：Ollama、LM Studio与vLLM选型与性能实测
在RTX 4090上对Ollama 1.5、LM Studio 0.3与vLLM 0.8进行3周实测，涵盖模型加载、并发吞吐、显存占用和RAG业务场景的响应稳定性对比。
2026 本地 AI 部署实战：Ollama、LM Studio 与 vLLM 选型与性能实测
本地部署大模型不再是极客玩具。本文实测 Ollama、LM Studio、vLLM、LocalAI，从易用性、性能、隐私和成本四个维度给出部署路线图。
本地部署大模型生产实战：2×RTX 4090 跑通 Qwen2.5 32B 完整记录
2xRTX 4090足以支撑生产级大模型推理。本文记录Qwen2.5 32B + TensorRT-LLM的真实部署过程，包含量化策略、压测数据和运维监控方案，为本地部署团队提供可复用的工程参考。