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团队目前用 A100 跑 70B 模型，推理延迟约 3-4 秒，用户反馈偏慢。想了解大家在实际项目中是如何做推理加速的，是否有更经济的 GPU 配置方案？
目前在做一个知识库问答系统，发现 Top-K 设太小会漏召回，设太大会引入噪声影响生成质量。大家一般怎么调这个参数？有没有自动化方案？
用 Pandas 读取一个 2GB 的 CSV 文件，内存直接爆了。试过分块读取但后续聚合操作很麻烦。有没有更好的方案？Polars 值得切换吗？
JSON Mode 有时还是会出错，特别是嵌套结构复杂时。想了解大家在工程实践中是怎么保证输出格式稳定性的，有没有用过 Function Calling 来约束格式？
需要在公司内部搭建统一的 AI 服务管理平台，支持多模型路由、版本管理、灰度发布、成本监控等功能。有没有成熟的开源方案可以参考？