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1.AI 应用

AI 应用是指将 AI 大模型技术落地到具体的业务场景中，用来解决实际问题的产品或服务

1.1 大模型部署

大模型部署有以下 3 种方式：

1.本地部署：将大模型完整下载，运行在自己的服务器 / 本地GPU机器上

优点：

• 数据完全留在内网，数据隐私安全性最高，敏感业务首选
• 无网络调用依赖，内网离线可用，响应延迟可控
• 自主可控，可深度修改模型权重，做微调，二次开发
• 长期成本低

缺点：

• 前期硬件成本高
• 需长期维护硬件
• 模型性能受硬件规格限制

2.官方开放 API ：调用大模型厂商提供的在线接口，只传请求，模型跑在厂商服务器

优点：

• 上手快，无需本地部署服务器，只需要联网即可调用

缺点：

• 用户数据要传给第三方服务商，敏感数据有泄露风险
• 模型本身无法修改，只能调用产商提供模型

3.云服务平台：云厂商提供的一站式大模型平台（如火山方舟，阿里云百炼），在云端租用算力，可选择公有云推理，也可部署私有实例

优点：

• 按需租用 GPU 资源，无需一次性购买硬件，也没有后期硬件维护成本
• 平台集成全套工具：模型一键部署，微调，流量监控
• 既可以调用现成 API ，也可以上传私有模型做私有化推理

缺点：

• 持续云资源租用成本
• 数据跑在云厂商机房，需要做好云侧权限隔离

1.1.1 本地部署

Ollama 是一个在本地运行，管理大语言模型的工具，它将复杂的模型下载、量化、环境配置和推理过程全部封装成简单的命令行操作，让普通用户也能在个人电脑上轻松运行 Llama、Qwen、DeepSeek 等上百种开源大模型。

关于Ollama具体内容可以看文档：Ollama 本地部署完整指南（2026 最新版）_ollama本地部署-CSDN博客

1.1.2 官方开放 API

主流的大模型官方都提供了开放API，无需部署，就可以直接调用访问

什么是API？一文读懂它的神奇之处-CSDN博客

1.2 大模型调用

1.2.1 网络基础知识

IP 地址：设备在互联网中的地址，每一个连入网络的设备都有一个自己的 IP 地址

• IPv4地址：32位二进制
• IPv6地址：128位二进制

域名：是一串用点分隔的英文字母组成。IP地址不便于记忆，因此设计出了域名，并通过 DNS（域名系统）来将域名和 IP 地址相互映射，便于记忆和访问

端口号：整数，取值范围 0-65535，它用来标识计算机设备中的运行中的进程

注意：HTTP协议默认服务器端口号为 80，HTTPS协议默认服务器端口号为 443

小结：

网络模型：

• OSI网络模型
• TCP / IP网络模型

目前主流使用 TCP/IP 网络模型

HTTP协议：Hyper Text Transfer Protocol，超文本传输协议，规定了客户端和服务器之间数据传输的规则。（只有在请求及响应中都遵循了统一的规则，服务端才能读懂客户端发来的请求，客户端才能解析服务端响应的结果）

特点：

• 基于文本的协议：请求和响应部分的协议内容为文本格式，底层通过TCP协议传输，稳定性强
• 基于请求-响应模型：一次请求对应一次响应，必须由客户端先发起请求，服务端才会返回响应
• 无状态：服务端不会记忆与客户端的历史交互信息，每次请求-响应都是独立的

HTTP协议请求数据格式

1.请求方式：

• GET：请求参数在请求行中，没有请求体。比如：/api/courses？name=Python&status=1。GET请求请求参数大小在浏览器中是有限制的
• POST：请求参数在请求体中。POST请求大小是没有限制的

HTTP协议响应数据格式

1.2.2 API fox测试

API fox是一款API设计，开发，测试的一体化协作平台，是项目开发中进行API接口测试的神器

对于大模型提供的API接口，其请求方式限定为 POST 请求

json格式

json（JavaScript Object Notation）是前端的一种对象表示方法。表示形式类似于 Python 中的字典，都是 key ： value 这种形式，不过所有的 key 都必须用双引号引起来，值可以是任意类型：

对象：用{ }表示，{ }之间是键值对形式，键是字符串，值可以是任意其他类型

数字：整数和小数

字符串：用 " "引起来，例如 "jack"

布尔：有两种值：true 或 false（小写）

列表：用 [ ] 表示，[ ] 中是列表的元素，多个元素以 ，分割