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 GPT-4 系列大致可分為三條支線： 4 o 系 （4 o → 4 o-mini → 4 o-mini-high）：同樣承襲 128 k 長上下文，但靠「縮小參數＋提速」壓低成本；mini-high 進一步把上下文推到 ≈200 k，卻被部分開發者批評推理與程式碼品質下降。 4 .5 ：2025 年初短暫提供的過渡版，強調創意寫作與程式碼完整性，仍維持 128 k 上下文，在 ChatGPT 端多被限制在 32 k。 4 .1 系 （4 .1 → 4 .1-mini）：2025 / 4 發表，官方 API 支援 1 M 超長上下文，是目前公開最長；mini 版用較小參數換取速度、費用與免費額度，並已取代 4 o-mini 成為 ChatGPT 免費預設模型。 綜合比較表 模型 發表時間 官方 上下文窗 (Input + Output) 單次輸出上限 支援模態 速度∕費用 (相對 GPT-4o) 主要優勢 常見劣勢‍／限制 GPT-4 o 2024-05-13 128 000 Tokens ≈4 000 Tok 文字、圖像、語音 - 多模態、推理佳、最完整工具鏈 ChatGPT 端僅 32 k；API 輸出預設 4 k GPT-4 o-mini 2024-11 128 000 16 384 Tok 文字＋圖像；音訊即將支援 ≈3 × 快、費用約 1 ∕ 5 成本最低仍保留 4 o 推理水準 論述深度與程式碼一致性略降 GPT-4 o-mini-high 2025-04-16 ≈200 000† 社群回報 32 k–100 k 同 mini 速度略慢於 mini，仍遠快於 4 o 更長上下文、輸出字數倍增 程式碼品質與「偷懶」現象被批評 GPT-4 .5 Preview 2025-02 128 000 32 768 文字、圖像 與 4 o 相近 更像人類的寫作風格、程式碼完整性佳 僅預覽；7-2025 起陸續下架 GPT-4 .1 2025-04-14 1 000 000 32 k（ChatGPT），API 未公布硬上限 文字、圖像，強化文件／程式長上下文 與 4 o 類似；官方宣稱成本-26 % 超長上下文、長文搜尋定位精度佳 長上下文僅 API 全開；ChatGPT 仍 32 k GPT-4 .1-mini 2025-05 ...

  一：方案概述 目標：建構一個具備 自動故障切換能力 的 L4/L7 負載平衡系統 工具： NGINX Open Source ：提供 HTTP/TCP 負載平衡能力 Keepalived ：利用 VRRP 協定達成主備節點的自動切換 適用情境： 中小型內網服務 私有雲、API Gateway 前端 無需購買 F5 等昂貴設備但又需穩定性的場域 二：系統架構圖 包含： 用戶端 → VIP 主節點（Primary NGINX + Keepalived） 備節點（Backup NGINX + Keepalived） 後端伺服器群 VIP（虛擬 IP）會在主機與備機之間切換，提供單一進入點 三：Keepalived 自動切換的原理說明 基於 VRRP 協定 主節點定時透過 LAN 廣播「我還在」的訊號（advertisement） 備節點監聽這些訊號 當主節點： 拔掉網路線 NGINX 異常並被 track_script 偵測 關機、系統異常 停止 keepalived → 備節點會在 3 秒內自動判斷主節點已失效，搶下 VIP 備節點會發送 gratuitous ARP 更新網段，客戶端會自動連到新的 VIP 位置 四：完整安裝與設定流程 ✅ 1. 安裝元件（兩台都要） sudo apt update sudo apt install -y nginx keepalived ✅ 2. NGINX 設定範例（兩台相同） upstream backend { server 192.168.0.21; server 192.168.0.22; } server { listen 80; location / { proxy_pass <http://backend>; } } ✅ 3. Keepalived 設定（主 + 備） 主機： /etc/keepalived/keepalived.conf vrrp_instance VI_1 { state MASTER interface eth0 virtual_router_id ...

 方案： llama.cpp vLLM Hugging Face + ONNX Runtime Ollama 部署實務角度分析： 📦 安裝部署難易度 ⚙️ 效能與資源需求 💡 支援的模型格式與演算法差異 🚀 適合用途與場景推薦 🧠 一、總體部署方案比較表（NVIDIA GPU 環境） 方案 模型格式 GPU 加速 支援模型大小 併發效能 優點 缺點 適用情境 llama.cpp GGUF ✅（CUDA） 小～中（7B～13B） 中 輕量、支援量化 不支援 Transformer engine、慢 輕量部署、本機聊天 vLLM HuggingFace Transformers（.bin） ✅（CUDA） 中～大（13B～70B） 高 高效併發、推理快 部署略複雜、需較大 VRAM 商業部署、API 服務 ONNX Runtime + HF ONNX ✅（CUDA EP） 小～中（3B～13B） 中 通用模型格式 模型轉換複雜、不支援部分 LLM 功能 統一推理平台 Ollama GGUF（封裝） ✅（CUDA） 小～中（7B～13B） 中 安裝簡單、內建 Web API 不支援模型訓練、較少參數控制 快速部署聊天模型 📘 二、詳細說明與差異比較 1️⃣ llama.cpp ✅ 支援 GPU ：可編譯支援 CUDA（ LLAMA_CUBLAS=ON ），適用 RTX 5880 ✅ 模型格式 ：使用 GGUF 格式（經過量化、低記憶體需求） 🔧 演算法差異 ：使用自訂的 LLaMA 解碼器，針對 CPU/GPU 做精簡優化 🔁 適合用途 ：單人使用、本地聊天、Docker 小型 API ❌ 缺點 ：推理效率中等，不支援張量並行、多卡運行 GGUF 是量化後的權重格式，支援 INT4、INT8 等類型，大幅降低模型大小。 2️⃣ vLLM ✅ 支援 GPU ：CUDA + TensorRT 最佳效能，可用 RTX 5880 的 full tensor core ✅ 模型格式 ：原生 HuggingFace .bin + tokenizer.json 格式 💡 技術特點 ： 使用 PagedAttention ...

  使用 environment.yml檔建立專案的 Conda 環境  📌 environment.yml 的目的總結： 是為了 重現一個完全一致的軟體環境 ，可在其他電腦上建立同樣的開發／執行環境，涵蓋： Conda 安裝的套件（含 C/C++、Python 模組） pip 安裝的 Python 套件 指定 Python 版本 指定套件來源 （可選）指定環境路徑（prefix） environment.yml 是 Conda 的 環境建構腳本 ，比單純的 pip install 多很多功能： 功能 pip install environment.yml 建立虛擬環境 ❌（需配合 venv） ✅ 自動建立並命名環境 安裝 Conda 套件（如 C++ 依賴） ❌ 無法使用 ✅ 有原生支援與優化版本（e.g. numpy , libx264 ） 套件來源可控（channels） ❌ 只看 PyPI ✅ 支援 conda-forge、defaults 等 同時支援 pip 安裝 ✅ ✅（用 - pip: 子區塊） 記錄所有套件版本（可重現性） 依賴 requirements.txt ✅ 可明確列出版本與平台需求   建置流程如下： 建立乾淨環境： conda create -n mlx-backend python=3.12 conda activate mlx-backend 安裝你需要的套件（逐一裝）： conda install aiohttp uvicorn pip install chromadb torch 測試沒問題後，導出 environment.yml ： conda env export --from-history > environment.yml ✅ 之後可在別的機器上復原這個環境： conda env create -f environment.yml 💡 Bonus：如何只導出 pip 套件（像 requirements.txt ） 如果你想只輸出 pip 安裝過的套件（像 requirements.txt ） pip freeze > requirements.txt