PROJECT / 01
InferOps
大模型推理任务自动化调度与评测平台
面向大模型推理上线流程的自动化任务平台，支持模型服务启动、评测、压测、量化与上线前验证，降低推理服务部署和性能验证的工程成本。
- Python
- FastAPI
- Ray
- vLLM
- MySQL
- Vue 3
北京 · 控制科学与工程硕士在读
把复杂的 AI，做成可靠的系统。
你好，我是杨淑仪。专注后端开发与 AI 基础设施，喜欢把模型、任务流和工程细节组织成真正可用、也值得长期维护的系统。
当前关注BACKEND / LLM INFRA / EDGE AI
SYSTEM MAP / 001ARCHITECTURE
ENGINEERING, END TO END.
From model to
real world.
C++ / PYTHONLanguages
RAY / VLLMInference
ZMQ / DOCKERInfrastructure
TECH / STACKC / C++PYTHONRAY / VLLMZEROMQDOCKERPYTORCH
Selected work / 精选项目
项目，最好的
自我介绍。
How I build / 工程能力
不止于实现，
更在意如何
长期运行。
清晰的边界、稳定的链路和可复用的结构，是我在每个项目里反复打磨的部分。
LESS MAGIC. MORE CLARITY.
后端服务与平台
从接口边界、业务流程到数据存储与服务联调，把需求落实为稳定、清晰、可维护的后端系统。
AI 工程化与推理部署
围绕模型上线前的服务启动、量化、评测和压测，构建可编排、可追踪的自动化任务流程。
分布式与端侧系统
处理异构节点接入、任务路由与混合通信，让模型能力在边缘设备上真正形成完整闭环。
从问题到工程闭环
把零散问题拆解成明确模块，完成设计、开发、调试与运行验证，并沉淀可复用的解决经验。