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graph TDA["多模态 AI 应用"] --> B["API Gateway<br/>请求路由"]B --> C["图像理解<br/>InternVL/BLIP-2"]B --> D["文本生成<br/>Qwen2/LLaMA"]B --> E["视频分析<br/>Video-LLaVA"]C --> F["Seldon Core<br/>融合推理"]D --> FE --> FF -->
摘要：Google DeepMind 推出的 Gemma-4-31B-it 模型在技术资料整理中展现出显著优势，其基于Gemini3 技术体系，强化了长上下文建模与推理能力。该模型支持 256K 上下文和图文输入，能一次性完成原本需要人工逐步推进的复杂任务，大幅提升工作效率。
HAMi（Heterogeneous AI Computing Virtualization Middleware）是 CNCF Sandbox 项目，专为 Kubernetes 环境下的异构算力管理设计12。它通过软件层面的 vCUDA 方案，实现 GPU 显存和算力的细粒度切分与硬隔离，无需修改应用程序即可实现资源共享32。维度方案选择虚拟化框架HAMi (开源/CNCF Sandbox)显存
HAMi是一个开源的GPU虚拟化中间件，专为Kubernetes设计，能够实现细粒度的GPU资源管理。它支持显存和算力的动态分配，提供硬隔离保障，并兼容多种异构加速器。通过拦截CUDA API，HAMi确保每个Pod只能使用申请的资源量。该方案可应用于开发调试、模型推理和训练等场景，显著提升GPU利用率。平台集成监控和配额管理功能，支持Binpack等高级调度策略，为多租户提供安全共享GPU资源的
👉/models/不是必须👉但模型必须提前下载到你指定的路径里。
本文分析了本地CPU与GPU训练AutoGluon 1.5.0的成本效益差异。对于小数据集（≤10万行），CPU完全够用且性价比最高；中大数据集（10万～1000万行）使用GPU可提速3～30倍。表格任务主要依赖CPU，而多模态/深度学习任务必须使用GPU才能保证效率。硬件选择建议：常规表格任务选CPU，多模态任务需配备12GB以上显存的GPU（如RTX 4060），频繁实验者推荐GPU以节省时间
本文介绍deepseek v3.1 的意义，对于国产芯片来说，未来可以更好地支持deepseek
