Infrastructure on 中文AI术语词典https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/infrastructure/Recent content in Infrastructure on 中文AI术语词典Hugozh-cnSat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000流式处理https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/streaming/Sat, 18 Jul 2026 11:35:19 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/streaming/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>流式处理指在数据生成时实时或近实时地持续摄入和处理数据。与处理固定数据集的批处理不同，流式系统管理无边界的数据流，能够即时响应数据变化。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>一种数据处理范式，信息以小块形式连续处理，而非作为大型静态批处理。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>实时处理</li> <li>增量更新</li> <li>低延迟</li> <li>无界数据</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>金融交易中的实时欺诈检测</li> <li>物联网系统中的传感器数据实时监控</li> <li>动态内容推荐流</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E6%89%B9%E5%A4%84%E7%90%86-batch-processing-%E4%B8%80%E6%AC%A1%E6%80%A7%E5%A4%84%E7%90%86%E5%A4%A7%E9%87%8F%E9%9D%99%E6%80%81%E6%95%B0%E6%8D%AE/">批处理 (Batch processing，一次性处理大量静态数据)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/apache-kafka-apache-kafka-%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E4%BA%8B%E4%BB%B6%E6%B5%81%E5%B9%B3%E5%8F%B0/">Apache Kafka (Apache Kafka，分布式事件流平台)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E4%BA%8B%E4%BB%B6%E9%A9%B1%E5%8A%A8%E6%9E%B6%E6%9E%84-event-driven-architecture-%E7%94%B1%E4%BA%8B%E4%BB%B6%E8%A7%A6%E5%8F%91%E6%93%8D%E4%BD%9C%E7%9A%84%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%9E%B6%E6%9E%84/">事件驱动架构 (Event-driven architecture，由事件触发操作的系统架构)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E6%B5%81%E5%A4%84%E7%90%86-stream-processing-%E5%A4%84%E7%90%86%E6%97%A0%E9%99%90%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%8F%E5%88%97%E7%9A%84%E8%AE%A1%E7%AE%97%E8%8C%83%E5%BC%8F/">流处理 (Stream processing，处理无限数据序列的计算范式)</a></li> </ul>主权人工智能https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/sovereign_ai/Sat, 18 Jul 2026 11:34:33 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/sovereign_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>主权人工智能描述了一个国家或组织独立构建、部署和管理人工智能系统的能力，而不依赖外国云提供商或专有技术。这旨在维护数据主权、国家安全和技术自主权。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>一种战略方法，国家或实体开发和控制自己的AI基础设施和模型，以确保数据隐私和监管独立性。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>数据驻留</li> <li>本地计算</li> <li>监管自主权</li> <li>国家安全</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>政府云基础设施</li> <li>跨境数据保护</li> <li>国内科技产业发展</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/cloud-sovereignty-%E4%BA%91%E4%B8%BB%E6%9D%83/">Cloud Sovereignty (云主权)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/data-localization-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E5%8C%96/">Data Localization (数据本地化)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/edge-computing-%E8%BE%B9%E7%BC%98%E8%AE%A1%E7%AE%97/">Edge Computing (边缘计算)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/digital-independence-%E6%95%B0%E5%AD%97%E7%8B%AC%E7%AB%8B/">Digital Independence (数字独立)</a></li> </ul>无服务器https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/serverless/Sat, 18 Jul 2026 11:33:18 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/serverless/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>无服务器架构允许开发人员构建和运行应用程序，而无需管理服务器基础设施。云提供商会根据需求自动扩展或缩减资源，并按实际使用情况收费，从而降低运维复杂性。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>一种云计算执行模型，由提供商动态管理机器资源的分配，而非用户。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>函数即服务</li> <li>自动扩缩容</li> <li>按量付费</li> <li>事件驱动</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>图像处理流水线</li> <li>移动应用后端</li> <li>定时数据作业</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/aws-lambda/">AWS Lambda</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/cloud-computing-%E4%BA%91%E8%AE%A1%E7%AE%97/">Cloud Computing (云计算)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/microservices-%E5%BE%AE%E6%9C%8D%E5%8A%A1/">Microservices (微服务)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/containerization-%E5%AE%B9%E5%99%A8%E5%8C%96/">Containerization (容器化)</a></li> </ul>速率限制https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/rate_limiting/Sat, 18 Jul 2026 11:31:50 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/rate_limiting/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>速率限制保护 AI 服务和 API 免受滥用、过载和过度资源消耗的侵害。它通过限制吞吐量确保用户间的公平使用，并维持系统稳定性。常见的策略包括令牌桶或漏桶算法。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>一种工程控制机制，限制客户端在特定时间窗口内向服务发起的请求数量。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>API 保护</li> <li>吞吐量控制</li> <li>公平使用政策</li> <li>系统稳定性</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>大语言模型 (LLM) API 网关管理</li> <li>防止分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击</li> <li>管理云计算成本</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E8%8A%82%E6%B5%81-throttling/">节流 (Throttling)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E8%B4%A8%E9%87%8F-qos/">服务质量 (QoS)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/api-%E7%BD%91%E5%85%B3-api-gateway/">API 网关 (API Gateway)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E8%B4%9F%E8%BD%BD%E5%9D%87%E8%A1%A1-load-balancing/">负载均衡 (Load balancing)</a></li> </ul>英伟达https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/nvidia/Sat, 18 Jul 2026 11:28:35 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/nvidia/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>英伟达是人工智能行业的主导力量，主要以其设计的图形处理器（GPU）而闻名，这些GPU加速了深度学习所需的并行计算任务。其CUDA平台&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>一家专注于GPU和人工智能硬件的领先科技公司，为现代深度学习基础设施提供动力。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>GPU计算</li> <li>CUDA</li> <li>深度学习硬件</li> <li>并行处理</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>大型语言模型训练</li> <li>实时视频分析</li> <li>科学模拟</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/gpu-%E5%9B%BE%E5%BD%A2%E5%A4%84%E7%90%86%E5%99%A8/">GPU (图形处理器)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/cuda-%E5%B9%B6%E8%A1%8C%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E5%92%8C%E7%BC%96%E7%A8%8B%E6%A8%A1%E5%9E%8B/">CUDA (并行计算平台和编程模型)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/tensorflow/">TensorFlow</a></li> </ul>最后一公里https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/last_mile/Sat, 18 Jul 2026 11:23:41 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/last_mile/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>&ldquo;最后一公里&quot;问题指的是将模型部署到生产环境中时遇到的挑战，包括与现有基础设施的集成、确保低延迟推理以及处理边缘计算场景。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>将AI解决方案从开发环境交付到现实世界运营环境中最终用户的最后阶段。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>模型部署</li> <li>MLOps</li> <li>生产就绪性</li> <li>集成</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>部署推荐引擎</li> <li>集成欺诈检测API</li> <li>边缘AI设备实施</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/model_deployment-%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%83%A8%E7%BD%B2/">model_deployment (模型部署)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/mlops-%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%BF%90%E7%BB%B4/">mlops (机器学习运维)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/production_environment-%E7%94%9F%E4%BA%A7%E7%8E%AF%E5%A2%83/">production_environment (生产环境)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/edge_computing-%E8%BE%B9%E7%BC%98%E8%AE%A1%E7%AE%97/">edge_computing (边缘计算)</a></li> </ul>Kuberneteshttps://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/kubernetes/Sat, 18 Jul 2026 11:23:29 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/kubernetes/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kubernetes（通常缩写为K8s）是一个由Google开发的容器编排系统。它自动化了应用程序容器在集群中的部署、扩展和操作。通过提供声明式配置和服务发现，Kubernetes能够管理大规模分布式系统的复杂性，确保应用的高可用性和弹性。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>一个用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>容器编排</li> <li>Pod</li> <li>集群</li> <li>微服务</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>部署大规模Web服务</li> <li>管理微服务架构</li> <li>AI工作负载的自动扩缩容</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/docker-docker%E5%AE%B9%E5%99%A8%E6%8A%80%E6%9C%AF/">docker (Docker容器技术)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/containerization-%E5%AE%B9%E5%99%A8%E5%8C%96/">containerization (容器化)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/cloud_native-%E4%BA%91%E5%8E%9F%E7%94%9F/">cloud_native (云原生)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/devops-%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B8%80%E4%BD%93%E5%8C%96/">devops (开发运维一体化)</a></li> </ul>智能数据库https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/intelligent_database/Sat, 18 Jul 2026 11:22:32 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/intelligent_database/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>智能数据库利用机器学习和AI增强标准数据库功能，超越简单的存储和检索。它可以自动优化查询性能，预测用户</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>集成AI能力以自动化数据管理、查询优化和洞察生成的数据库系统。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>查询优化</li> <li>异常检测</li> <li>自调整</li> <li>自然语言查询</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>基于负载自动扩展云数据库资源</li> <li>实时银行数据中的欺诈交易检测</li> <li>从自然语言问题生成SQL查询</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/vector_database-%E5%90%91%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/">vector_database (向量数据库)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/sql_generation-sql%E7%94%9F%E6%88%90/">sql_generation (SQL生成)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/data_analytics-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90/">data_analytics (数据分析)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/dbms-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E7%AE%A1%E7%90%86%E7%B3%BB%E7%BB%9F/">dbms (数据库管理系统)</a></li> </ul>人工智能硬件https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/hardware_for_artificial_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 11:20:37 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/hardware_for_artificial_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>人工智能硬件指的是针对机器学习工作负载所需的巨大并行处理能力进行优化的专用计算设备。这包括用于通用并行计算的图形处理器（GPU），以及专门针对张量运算定制的张量处理单元（TPU）等加速器，旨在提高训练和推理效率。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>专为加速机器学习算法和神经网络训练的计算需求而设计的专用物理组件。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>并行处理</li> <li>GPU/TPU</li> <li>推理加速</li> <li>内存带宽</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>高效训练大型语言模型</li> <li>自动驾驶汽车中的实时物体检测</li> <li>高频交易算法</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/gpu-%E5%9B%BE%E5%BD%A2%E5%A4%84%E7%90%86%E5%99%A8/">GPU (图形处理器)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/tpu-%E5%BC%A0%E9%87%8F%E5%A4%84%E7%90%86%E5%8D%95%E5%85%83/">TPU (张量处理单元)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/neuromorphic-computing-%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E5%BD%A2%E6%80%81%E8%AE%A1%E7%AE%97/">Neuromorphic Computing (神经形态计算)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/edge-ai-%E8%BE%B9%E7%BC%98%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD/">Edge AI (边缘人工智能)</a></li> </ul>图形处理器https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/graphics_processing_unit/Sat, 18 Jul 2026 11:20:24 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/graphics_processing_unit/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>GPU（图形处理器）是一种高性能处理器，最初是为处理图形渲染任务而开发的。与拥有少量针对顺序串行处理进行优化的核心的CPU不同，GPU包含数千个核心，使其能够同时执行大量计算任务。这种架构特别适合需要高吞吐量的并行运算场景，如深度学习训练、科学模拟和实时图形渲染。GPU通过其大规模并行处理能力，显著加速了人工智能模型的训练和推理过程。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>一种专为快速图像处理和渲染而设计的专用电子电路，现广泛用于人工智能中的并行计算。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>并行处理</li> <li>CUDA核心</li> <li>矩阵乘法</li> <li>硬件加速</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>训练大型神经网络</li> <li>实时计算机视觉推理</li> <li>在模拟中渲染3D图形</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/tensor_processing_unit-%E5%BC%A0%E9%87%8F%E5%A4%84%E7%90%86%E5%8D%95%E5%85%83/">tensor_processing_unit (张量处理单元)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/central_processing_unit-%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E5%A4%84%E7%90%86%E5%99%A8/">central_processing_unit (中央处理器)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/parallel_computing-%E5%B9%B6%E8%A1%8C%E8%AE%A1%E7%AE%97/">parallel_computing (并行计算)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/gpu_memory-%E6%98%BE%E5%AD%98/">gpu_memory (显存)</a></li> </ul>特征存储https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/feature_store/Sat, 18 Jul 2026 11:17:13 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/feature_store/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>特征存储在数据工程和机器学习团队之间起到桥梁作用，为批量训练和实时推理提供统一的特征视图。它通过确保训练时使用的特征与在线推理时使用的特征完全一致，解决了训练-服务偏差问题，并支持特征版本控制和重用。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>一个集中式仓库，旨在跨机器学习训练和推理一致地管理、共享和服务特征。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>训练-服务偏差</li> <li>集中式管理</li> <li>特征版本控制</li> <li>MLOps基础设施</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>企业级机器学习平台</li> <li>实时欺诈检测系统</li> <li>协作式模型开发团队</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/mlops-%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%BF%90%E7%BB%B4/">MLOps (机器学习运维)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/data-pipeline-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%AE%A1%E9%81%93/">Data Pipeline (数据管道)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/model-serving-%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%9C%8D%E5%8A%A1/">Model Serving (模型服务)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/feature-engineering-%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%B7%A5%E7%A8%8B/">Feature Engineering (特征工程)</a></li> </ul>AI的环境影响https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/environmental_impact_of_ai/Sat, 18 Jul 2026 11:16:25 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/environmental_impact_of_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>该术语指与AI技术相关的显著资源需求，特别是在大型模型的训练阶段。它涵盖了数据中心使用的电力、制造硬件所需的资源以及模型运行期间的碳足迹。随着AI模型规模的扩大，其对环境的影响日益受到关注，促使业界寻求更高效的算法和绿色计算解决方案。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>开发、训练和部署AI模型带来的生态后果，包括能源消耗和碳排放。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>碳足迹</li> <li>能源效率</li> <li>数据中心能耗</li> <li>绿色AI</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>审计AI模型的可持续性</li> <li>优化训练算法以降低功耗</li> <li>科技基础设施的政策制定</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/sustainable-computing-%E5%8F%AF%E6%8C%81%E7%BB%AD%E8%AE%A1%E7%AE%97/">Sustainable Computing (可持续计算)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/model-compression-%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/">Model Compression (模型压缩)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/edge-ai-%E8%BE%B9%E7%BC%98ai/">Edge AI (边缘AI)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/carbon-offset-%E7%A2%B3%E6%8A%B5%E6%B6%88/">Carbon Offset (碳抵消)</a></li> </ul>边缘计算https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/edge_computing/Sat, 18 Jul 2026 11:15:46 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/edge_computing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>边缘计算通过在数据生成附近（如物联网设备、传感器或本地网关）处理数据，解决了以云为中心架构的延迟和带宽限制。在AI领域，边缘计算使得模型能够在设备端直接运行推理，从而实现低延迟响应并减少数据传输成本。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>边缘计算是一种分布式计算范式，它将计算和数据存储靠近数据源，而不是完全依赖集中的云服务器。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>低延迟</li> <li>分布式处理</li> <li>物联网集成</li> <li>模型压缩</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>自动驾驶导航</li> <li>智能摄像头监控</li> <li>工业预测性维护</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E4%BA%91%E8%AE%A1%E7%AE%97-%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91%E7%9A%84%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%8D%E5%8A%A1/">云计算 (基于互联网的计算服务)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E7%89%A9%E8%81%94%E7%BD%91-%E4%BA%92%E8%81%94%E7%9A%84%E7%89%A9%E7%90%86%E8%AE%BE%E5%A4%87%E7%BD%91%E7%BB%9C/">物联网 (互联的物理设备网络)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/tinyml-%E5%9C%A8%E5%BE%AE%E6%8E%A7%E5%88%B6%E5%99%A8%E4%B8%8A%E8%BF%90%E8%A1%8C%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84%E6%8A%80%E6%9C%AF/">TinyML (在微控制器上运行机器学习的技术)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E5%BB%B6%E8%BF%9F%E4%BC%98%E5%8C%96-%E5%87%8F%E5%B0%91%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%A4%84%E7%90%86%E6%97%B6%E9%97%B4%E7%9A%84%E6%8A%80%E6%9C%AF/">延迟优化 (减少数据处理时间的技术)</a></li> </ul>算力https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/compute/Sat, 18 Jul 2026 11:11:03 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/compute/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>在人工智能中，算力代表了训练模型和运行推理所需的基础设施。它包括CPU、GPU和TPU等硬件组件，以及相关的软件优化和资源调度能力。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>算力是指用于在AI系统中执行算法和处理数据的处理能力和资源。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>硬件加速</li> <li>处理能力</li> <li>GPU/TPU</li> <li>可扩展性</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>训练大型语言模型</li> <li>实时推理服务</li> <li>高性能科学模拟</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/gpu-%E5%9B%BE%E5%BD%A2%E5%A4%84%E7%90%86%E5%99%A8/">GPU (图形处理器)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/cloud-computing-%E4%BA%91%E8%AE%A1%E7%AE%97/">Cloud Computing (云计算)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/latency-%E5%BB%B6%E8%BF%9F/">Latency (延迟)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/throughput-%E5%90%9E%E5%90%90%E9%87%8F/">Throughput (吞吐量)</a></li> </ul>电路https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/circuit/Sat, 18 Jul 2026 11:10:07 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/circuit/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>在人工智能领域，电路通常指底层硬件架构，如专为加速矩阵运算和并行处理而设计的 GPU、TPU 或神经形态芯片。这些硬件构成了 AI 计算的基础设施。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>电路是指执行计算任务的物理硬件基础设施，包括芯片和互连结构。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>硬件加速</li> <li>并行处理</li> <li>神经形态计算</li> <li>GPU/TPU 架构</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>大规模神经网络训练</li> <li>实时推理部署</li> <li>节能边缘计算</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/gpu-%E5%9B%BE%E5%BD%A2%E5%A4%84%E7%90%86%E5%99%A8/">GPU (图形处理器)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/tpu-%E5%BC%A0%E9%87%8F%E5%A4%84%E7%90%86%E5%8D%95%E5%85%83/">TPU (张量处理单元)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/neural-network-%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/">Neural Network (神经网络)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/compute-cluster-%E8%AE%A1%E7%AE%97%E9%9B%86%E7%BE%A4/">Compute Cluster (计算集群)</a></li> </ul>CIML社区门户https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/ciml_community_portal/Sat, 18 Jul 2026 11:09:42 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/ciml_community_portal/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>CIML社区门户作为专注于计算智能的学术和专业社区的数字枢纽。它提供对数据集、预训练模型、研究论文等资源的访问权限，旨在加速知识传播与创新合作。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>一个集中的在线平台，促进计算智能和机器学习领域的研究人员与从业者之间的协作、资源共享和讨论。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>协作</li> <li>开源</li> <li>知识共享</li> <li>学术网络</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>分发基准数据集</li> <li>举办黑客松活动</li> <li>AI方法论的同行评审</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/github-%E4%BB%A3%E7%A0%81%E6%89%98%E7%AE%A1%E5%B9%B3%E5%8F%B0/">GitHub (代码托管平台)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/kaggle-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%A7%91%E5%AD%A6%E7%AB%9E%E8%B5%9B%E5%B9%B3%E5%8F%B0/">Kaggle (数据科学竞赛平台)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/arxiv-%E9%A2%84%E5%8D%B0%E6%9C%AC%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8/">arXiv (预印本服务器)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/open-science-%E5%BC%80%E6%94%BE%E7%A7%91%E5%AD%A6/">open science (开放科学)</a></li> </ul>批处理https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/batch_processing/Sat, 18 Jul 2026 11:08:51 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/batch_processing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>批处理涉及在执行计算或模型推理之前，将数据输入聚合为一个组（即批次）。与实时流处理相比，这种方法允许对数据进行批量操作，从而提高效率。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>一种计算方法，数据随时间收集并以组（而非单个）为单位进行处理。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>吞吐量优化</li> <li>资源利用率</li> <li>离线计算</li> <li>分组执行</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>在历史数据集上训练大型神经网络</li> <li>数据仓库中的计划ETL作业</li> <li>夜间报告生成</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/streaming_processing-%E6%B5%81%E5%A4%84%E7%90%86/">streaming_processing (流处理)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/throughput-%E5%90%9E%E5%90%90%E9%87%8F/">throughput (吞吐量)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/data_pipeline-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%AE%A1%E9%81%93/">data_pipeline (数据管道)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/offline_inference-%E7%A6%BB%E7%BA%BF%E6%8E%A8%E7%90%86/">offline_inference (离线推理)</a></li> </ul>自治网络https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/autonomic_networking/Sat, 18 Jul 2026 11:08:15 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/autonomic_networking/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>自治网络将自治计算的原则应用于电信网络，使系统能够在极少人工干预的情况下自我管理。这些网络利用人工智能检测故障、优化流量并自动重新配置，以确保高可用性和性能。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>利用人工智能自我配置、优化和修复的自管理网络基础设施。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>自我配置</li> <li>自我修复</li> <li>网络优化</li> <li>零接触配置</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>5G网络管理</li> <li>数据中心流量路由</li> <li>物联网设备连接管理</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/sdn-%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E5%AE%9A%E4%B9%89%E7%BD%91%E7%BB%9C/">sdn (软件定义网络)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/network_orchestration-%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%BC%96%E6%8E%92/">network_orchestration (网络编排)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/self_healing_systems-%E8%87%AA%E4%BF%AE%E5%A4%8D%E7%B3%BB%E7%BB%9F/">self_healing_systems (自修复系统)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/telecommunications-%E7%94%B5%E4%BF%A1/">telecommunications (电信)</a></li> </ul>智能体框架https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/agent_harness/Sat, 18 Jul 2026 11:04:26 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/agent_harness/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>它作为多智能体系统的骨干，提供编排、监控和智能体间协调的工具。该框架确保智能体能够高效运行而不相互干扰。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>智能体框架（Agent harness）是管理系统中多个AI智能体的生命周期、通信和资源分配的基础设施层或框架。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>编排</li> <li>多智能体系统</li> <li>生命周期管理</li> <li>智能体间通信</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>构建多智能体工作流</li> <li>协调专用AI服务</li> <li>管理分布式智能体资源</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/multi_agent_systems-%E5%A4%9A%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%E7%B3%BB%E7%BB%9F/">multi_agent_systems (多智能体系统)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/agent_orchestration-%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%E7%BC%96%E6%8E%92/">agent_orchestration (智能体编排)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/swarm_intelligence-%E7%BE%A4%E4%BD%93%E6%99%BA%E8%83%BD/">swarm_intelligence (群体智能)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/distributed_ai-%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD/">distributed_ai (分布式人工智能)</a></li> </ul>AI 数据中心https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/ai_data_center/Sat, 18 Jul 2026 11:02:52 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/ai_data_center/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>AI 数据中心是优化用于运行人工智能应用（特别是深度学习训练和推理）的物理设施。这些中心具备高密度服务器机架、先进的散热管理和高速网络连接。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>专为托管和运营 AI 工作负载的高性能计算基础设施而设计的专门设施。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>GPU/TPU 集群</li> <li>高性能计算</li> <li>热管理</li> <li>网络带宽</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>训练大型语言模型</li> <li>运行推理服务</li> <li>科学模拟</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/cloud-computing-%E4%BA%91%E8%AE%A1%E7%AE%97/">Cloud Computing (云计算)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/gpu-%E5%9B%BE%E5%BD%A2%E5%A4%84%E7%90%86%E5%99%A8/">GPU (图形处理器)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/infrastructure-%E5%9F%BA%E7%A1%80%E8%AE%BE%E6%96%BD/">Infrastructure (基础设施)</a></li> </ul>模型服务https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/model_serving/Sat, 18 Jul 2026 11:01:05 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/model_serving/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>模型服务涉及将静态的训练模型封装在可扩展的基础设施中，以处理传入请求、执行推理并返回结果。关键挑战包括管理延迟、优化吞吐量以及确保高可用性。通过容器化和服务网格技术，模型服务使得AI能力能够以API形式稳定地提供给应用程序使用。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>将训练好的机器学习模型部署到生产环境中，以便为最终用户提供预测或生成输出的过程。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>推理</li> <li>延迟优化</li> <li>可扩展性</li> <li>部署</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>实时推荐引擎</li> <li>图像分类API</li> <li>自然语言处理服务</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/inference-%E6%8E%A8%E7%90%86/">Inference (推理)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/deployment-%E9%83%A8%E7%BD%B2/">Deployment (部署)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/microservices-%E5%BE%AE%E6%9C%8D%E5%8A%A1/">Microservices (微服务)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/load-balancing-%E8%B4%9F%E8%BD%BD%E5%9D%87%E8%A1%A1/">Load Balancing (负载均衡)</a></li> </ul>Dockerhttps://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/docker/Sat, 18 Jul 2026 10:59:51 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/docker/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Docker 使开发人员能够将应用程序及其所有依赖项打包成一个标准化的软件开发单元。这些容器将软件与其运行环境隔离开来，确保了一致性。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Docker 是一个用于在轻量级、可移植的容器中开发、分发和运行应用程序的平台。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>容器化</li> <li>镜像</li> <li>隔离</li> <li>可移植性</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>作为微服务部署经过训练的机器学习模型</li> <li>为数据科学团队标准化开发环境</li> <li>在云基础设施中扩展推理工作负载</li> </ul> <h2 id="code-example">Code Example</h2> <div class="highlight"><pre tabindex="0" style="color:#f8f8f2;background-color:#272822;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4;"><code class="language-python" data-lang="python"><span style="display:flex;"><span>FROM python:<span style="color:#ae81ff">3.9</span><span style="color:#f92672">-</span>slim </span></span><span style="display:flex;"><span>COPY <span style="color:#f92672">.</span> <span style="color:#f92672">/</span>app </span></span><span style="display:flex;"><span>WORKDIR <span style="color:#f92672">/</span>app </span></span><span style="display:flex;"><span>RUN pip install <span style="color:#f92672">-</span>r requirements<span style="color:#f92672">.</span>txt </span></span><span style="display:flex;"><span>CMD [<span style="color:#e6db74">&#34;python&#34;</span>, <span style="color:#e6db74">&#34;app.py&#34;</span>] </span></span></code></pre></div><h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/kubernetes-k8s-%E5%AE%B9%E5%99%A8%E7%BC%96%E6%8E%92%E5%BC%95%E6%93%8E/">Kubernetes (K8s，容器编排引擎)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/virtual-machine-%E8%99%9A%E6%8B%9F%E6%9C%BA-%E6%8F%90%E4%BE%9B%E7%A1%AC%E4%BB%B6%E7%BA%A7%E9%9A%94%E7%A6%BB/">Virtual Machine (虚拟机，提供硬件级隔离)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/ci-cd-%E6%8C%81%E7%BB%AD%E9%9B%86%E6%88%90%E4%B8%8E%E6%8C%81%E7%BB%AD%E4%BA%A4%E4%BB%98/">CI/CD (持续集成与持续交付)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/microservices-%E5%BE%AE%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E6%9E%B6%E6%9E%84/">Microservices (微服务架构)</a></li> </ul>分布式训练https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/distributed_training/Sat, 18 Jul 2026 10:59:40 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/distributed_training/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>分布式训练通过在多个 GPU 或节点上并行化计算来加速模型收敛。主要技术包括数据并行（每个工作进程处理数据子集）和模型并行（将模型的不同部分分布在不同设备上），以处理大规模数据集和巨型模型。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>通过将数据或计算任务拆分到多个设备或服务器上，从而训练机器学习模型的方法。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>数据并行</li> <li>模型并行</li> <li>GPU 集群</li> <li>梯度同步</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>训练大型语言模型</li> <li>加速计算机视觉数据集的处理</li> <li>减少复杂神经网络的训练时间</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/parallel-computing-%E5%B9%B6%E8%A1%8C%E8%AE%A1%E7%AE%97/">Parallel Computing (并行计算)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/gpu-%E5%9B%BE%E5%BD%A2%E5%A4%84%E7%90%86%E5%99%A8/">GPU (图形处理器)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/horovod-%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A1%86%E6%9E%B6/">Horovod (分布式训练框架)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/pytorch-ddp-pytorch-%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%B9%B6%E8%A1%8C/">PyTorch DDP (PyTorch 分布式数据并行)</a></li> </ul>大规模https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/large_scale/Sat, 18 Jul 2026 10:56:47 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/large_scale/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>大规模指的是 AI 系统中组件的规模，通常涉及数十亿参数、太字节级的训练数据或分布式计算集群。这种方法构成了&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>描述使用海量数据、参数或计算资源运行的 AI 系统或数据集。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>参数量</li> <li>分布式计算</li> <li>可扩展性</li> <li>资源密集型</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>训练像 GPT 这样的基础模型</li> <li>大数据分析管道</li> <li>分布式强化学习</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/distributed_training-%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E8%AE%AD%E7%BB%83/">distributed_training (分布式训练)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/big_data-%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE/">big_data (大数据)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/foundation_models-%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B/">foundation_models (基础模型)</a></li> </ul>安全性https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/security/Sat, 18 Jul 2026 10:54:51 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/security/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>AI安全性包括旨在保护机器学习模型、数据管道和部署基础设施免受对抗性攻击、数据投毒和模型逆向工程等威胁的措施。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>保护人工智能系统免受未经授权的访问、滥用和恶意攻击的实践。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>对抗鲁棒性</li> <li>数据隐私</li> <li>模型完整性</li> <li>访问控制</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>保护金融欺诈检测模型</li> <li>保障医疗诊断算法的安全</li> <li>防御自动驾驶车辆的感知系统</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/privacy-%E9%9A%90%E7%A7%81/">Privacy (隐私)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/robustness-%E9%B2%81%E6%A3%92%E6%80%A7/">Robustness (鲁棒性)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/compliance-%E5%90%88%E8%A7%84%E6%80%A7/">Compliance (合规性)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/encryption-%E5%8A%A0%E5%AF%86/">Encryption (加密)</a></li> </ul>本地https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/local/Sat, 18 Jul 2026 10:52:50 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/local/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>在人工智能领域，“本地”通常指直接在用户的硬件（如笔记本电脑或智能手机）上执行操作，而无需依赖远程服务器。这种方法增强了数据隐私并减少了延迟。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>指在特定设备上处理或存储数据，而不是在集中的云环境中。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>边缘计算</li> <li>数据隐私</li> <li>设备端处理</li> <li>降低延迟</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>注重隐私的语音助手</li> <li>移动设备上的实时目标检测</li> <li>离线人工智能应用</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/cloud-%E4%BA%91%E7%AB%AF/">Cloud (云端)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/edge-ai-%E8%BE%B9%E7%BC%98%E6%99%BA%E8%83%BD/">Edge AI (边缘智能)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/federated-learning-%E8%81%94%E9%82%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">Federated Learning (联邦学习)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/on-premise-%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E9%83%A8%E7%BD%B2/">On-premise (本地部署)</a></li> </ul>云https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/cloud/Sat, 18 Jul 2026 10:49:42 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/cloud/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>云计算为AI工作负载提供了可扩展的基础设施，使开发人员无需维护物理数据中心即可访问强大的GPU和存储空间。它支持各种服务模型，如基础设施即服务（IaaS）和平台即服务（PaaS）。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>云是指通过互联网托管的远程服务器，用于存储、管理和处理数据及AI模型，而非依赖本地硬件。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>可扩展性</li> <li>基础设施即服务</li> <li>远程存储</li> <li>弹性</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>训练大型语言模型</li> <li>为Web应用托管AI API</li> <li>存储用于分析的海量数据集</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/serverless-%E6%97%A0%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8%E6%9E%B6%E6%9E%84/">Serverless (无服务器架构)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/edge-computing-%E8%BE%B9%E7%BC%98%E8%AE%A1%E7%AE%97/">Edge Computing (边缘计算)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/data-center-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%B8%AD%E5%BF%83/">Data Center (数据中心)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/virtualization-%E8%99%9A%E6%8B%9F%E5%8C%96/">Virtualization (虚拟化)</a></li> </ul>APIhttps://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/api/Sat, 18 Jul 2026 07:43:58 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/api/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>API 定义了一套用于构建软件和应用程序的协议与工具。在 AI 领域，API 使开发人员能够访问强大的模型（如大语言模型或图像生成器），而无需在本地托管这些模型，从而简化了集成过程并降低了计算成本。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>应用程序编程接口，允许不同的软件系统进行通信和数据交换。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>端点</li> <li>REST</li> <li>身份验证</li> <li>负载</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>将聊天机器人集成到网站中</li> <li>访问基于云的机器学习模型</li> <li>从 AI 服务中检索数据</li> </ul> <h2 id="code-example">Code Example</h2> <div class="highlight"><pre tabindex="0" style="color:#f8f8f2;background-color:#272822;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4;"><code class="language-python" data-lang="python"><span style="display:flex;"><span><span style="color:#f92672">import</span> requests </span></span><span style="display:flex;"><span>response <span style="color:#f92672">=</span> requests<span style="color:#f92672">.</span>get(<span style="color:#e6db74">&#39;https://api.ai.com/v1/generate&#39;</span>, headers<span style="color:#f92672">=</span>{<span style="color:#e6db74">&#39;Authorization&#39;</span>: <span style="color:#e6db74">&#39;Bearer token&#39;</span>}) </span></span></code></pre></div><h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/rest-%E8%A1%A8%E8%BF%B0%E6%80%A7%E7%8A%B6%E6%80%81%E8%BD%AC%E7%A7%BB/">REST (表述性状态转移)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/sdk-%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E5%BC%80%E5%8F%91%E5%B7%A5%E5%85%B7%E5%8C%85/">SDK (软件开发工具包)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/webhook-%E7%BD%91%E7%BB%9C%E9%92%A9%E5%AD%90/">Webhook (网络钩子)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/integration-%E9%9B%86%E6%88%90/">Integration (集成)</a></li> </ul>