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每个人工智能工程师必须做出的六种选择（没有人教）
只有在模型上线后才会出现生产权衡。每个人工智能工程师必须做出的六种选择（无人教导）一文首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学教你如何让模型准确。他们很少教你随后要做的决定。
您如何知道何时完全自动化某些事情而不是让人类参与其中？
什么时候提示不再足够并且微调变得值得付出代价？当账单到达时选择实时推理而不是批量推理实际上意味着什么？
这些问题不会出现在课程作业中。他们出现在你制作的第一周！
本文介绍了生产 AI 工作中出现的 6 个权衡。所有这些都有最新研究的支持，因此您可以了解人们如何处理这些常见的权衡。
这里没有正确的答案。有有用的框架、实数以及使下一个决策更快的上下文。
索引
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1. LLM 时代的自建与购买
当调用 API 不再有意义时
这个问题的旧版本是：我们训练自己的模型吗？这件事基本已经解决了。几乎没有人再从头开始训练了。
2026 版本更难。
现在您有 3 个选择：调用 API、微调开源模型或构建并托管您自己的堆栈。每一种都有非常不同的成本曲线和非常不同的故障模式。
2025 年 Omdia 对 376 名技术和业务利益相关者的调查发现，95% 的人同意构建提供更多定制和控制
同一项调查发现，91% 的人同意预制平台的运输速度更快。两个数字同时为真，这就是问题所在。
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