我是谁
运维工程师，AI 算法学习者。工作围绕 Linux / Kubernetes / Docker 运维 与 Python 自动化 展开，同时系统性学习 大模型部署、RAG 工程化与 AI 应用开发，并把过程沉淀成这个博客上的系列文章。
相信两件事：能自动化的不手动，学过的东西要写出来。
技能栈
| 领域 | 内容 |
|---|---|
| 运维 | Linux 系统管理、Kubernetes、Docker、MySQL、Nginx、性能排查与故障定位 |
| 开发 | Python、Shell 脚本、Git、GitHub Actions |
| 大模型 | 本地部署（Ollama / LLaMA-Factory / NInfer 推理引擎）、GGUF 量化模型、LoRA 微调 |
| RAG | RAGFlow 部署与源码研读、知识库检索链路 |
| AI 工程化 | ComfyUI 文/图生视频流水线、提示词工程、批量生产脚本 |
项目经历
本地 27B 大模型推理环境：在 12G 显存的 Windows 笔记本上部署改造版 Qwen3-27B 推理引擎（NInfer + KVMem），支持对话 / 工具双模式切换，全程记录显存优化与踩坑。
AI 短剧生产线：基于 ComfyUI + MiniMax H3 搭建「文本 → 关键帧 → 首采 → 二采超清 → GPU 后期 → 剪映成片」的本地视频生产流水线，已产出完整短剧集。
RAGFlow 知识库实战：Docker 部署 RAGFlow，源码级研读 DeepDoc 解析与检索链路，并通过 REST API 做知识库自动化。
更多细节见 项目集锦。
博客里有什么
- 运维实战：K8s 部署与排障、Linux 性能问题定位、Docker 基础
- 大模型部署与推理：Ollama 本地部署、GGUF 模型导入、LLaMA-Factory 微调的一线记录
- AI 算法笔记：机器学习与深度学习系列笔记、NLP 项目流程
- 课程实战复盘（面试可讲）：BERT+稀疏 MoE 四模式微调对比、手写 BiLSTM-CRF 医学 NER 的 CRF bug 复盘 —— 同一门 NLP 课的作业，全用真实训练数据，从微调方式差异讲到手写 CRF 的
-10000偏移 bug - Python 教程：从入门到面向对象的 13 课系列
- 建站记录：Hexo + Butterfly 的完整搭建与美化过程
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- GitHub：HYRX-TG
- Email：3142824371@qq.com
本页面为 v2 版（2026-10-16 更新），后续随项目进展持续补充。
