大模型在训练、推理、评测和精调等方面展现出强大的能力。分布式训练通过并行计算和高效的资源利用，它允许在多个处理器或计算节点上同时进行模型的训练，在分布式训练系统中，计算设备可以是 CPU、GPU 等，它们通过网络连接在一起，共同完成训练任务，极大提升了训练效率和智能体性能，并在大模型训练领域的应用越来越广泛。

随着AI技术的飞速发展和应用的不断深入,AI原生应用生态正成为推动智能化革新的核心力量。在这一背景下，如何有效地利用资源、优化应用，并在AI原生应用生态中找到自己的定位，成为摆在企业面前的重要课题。以模型为核心、Agent 进行驱动、面对自然语言编程为 AI 原生应用架构的核心要素，“API First”、“Agent 编排” 、“消息解耦”、“AIOps”是架构 AI 原生应用的核心理念。

Agent AI智能体是一种自主的计算实体，能够感知环境、决策并执行行动。它们通过机器学习和深度学习技术实现自我优化和知识积累，具备高度的自主性和智能化水平，并在医疗、金融、教育等多个领域中发挥重要作用。

在AI大模型掀起的新一轮技术浪潮下，国产AI应用出海趋势愈发高涨，在全球市场“疯狂”掘金。但伴随而来的数据泄露和滥用等网络安全问题成为AI出海发展的挑战，只有不断提升安全性和性能才能实现可持续的长期增长。

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