AIGC浪潮与产品化机遇
AIGC的定义、发展历程、当前市场格局与产品化落地的核心挑战。
成本控制的核心指标
Token消耗、API调用成本、GPU算力成本、存储成本与人力成本的拆解。
模型选型与成本权衡
开源模型 vs 闭源模型、模型参数量与推理成本的关系、蒸馏与量化技术。
Prompt工程优化成本
减少Token浪费的技巧、结构化Prompt设计、缓存策略与复用。
RAG架构下的成本控制
向量数据库选型、文档切片策略、检索与生成的平衡。
微调策略与成本
LoRA、QLoRA等高效微调方法、数据准备成本、训练与部署的权衡。
推理加速技术
vLLM、TensorRT-LLM等框架、批处理与流式输出、KV Cache优化。
缓存与存储优化
Redis缓存策略、多级缓存架构、冷热数据分离。
API网关与负载均衡
请求限流、熔断降级、动态路由与成本分配。
监控与成本可视化
Prometheus + Grafana搭建成本看板、Token消耗追踪、异常告警。
多模态模型的成本挑战
图像生成、视频生成、音频处理的算力与存储成本分析。
数据飞轮与成本闭环
用户反馈数据回流、模型迭代与成本优化的正向循环。
合规与安全成本
数据脱敏、内容审核、隐私保护带来的额外开销。
Serverless与弹性伸缩
基于请求量的自动扩缩容、冷启动优化、按需付费策略。
混合部署策略
云端+边缘端协同、本地部署与云服务的成本对比。
模型压缩与剪枝
结构化剪枝、非结构化剪枝、知识蒸馏的实战应用。
量化技术详解
INT4、INT8、FP16量化对比、量化对模型精度的影响、硬件适配。
成本分摊与计费模型
多租户成本隔离、按调用量计费、资源池化管理。
A/B测试与成本验证
不同模型版本的成本对比、效果评估与ROI计算。
自动化测试与回归
CI/CD流水线中的成本控制、自动化测试用例设计。
文档与知识库管理
降低客服类AIGC产品的幻觉成本、知识库更新策略。
用户行为分析与成本优化
高频请求分析、低价值请求过滤、用户分级策略。
边缘计算与离线推理
端侧模型部署、离线批处理、降低实时推理成本。
开源工具链选型
LangChain、LlamaIndex、Haystack等框架的成本影响。
团队协作与成本文化
建立成本意识、跨部门协作机制、成本优化KPI。
案例实战：智能客服产品
从0到1的成本控制方案、实际数据与优化效果。
案例实战：AI绘画工具
算力调度、缓存策略、用户付费模式设计。
案例实战：代码生成助手
上下文管理、Token压缩、企业级部署方案。
未来趋势与成本展望
模型成本下降曲线、新硬件（如LPU）的影响、成本控制的新范式。
课程总结与行动指南
核心要点回顾、成本控制清单、下一步学习路径。