<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Production on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/tags/production/</link><description>Recent content in Production on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Fri, 17 Apr 2026 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/tags/production/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>OpenClaw 指南（十）：生产部署与故障模式</title><link>https://www.chenk.top/zh/openclaw-quickstart/10-production-deploy/</link><pubDate>Fri, 17 Apr 2026 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/openclaw-quickstart/10-production-deploy/</guid><description>&lt;p>本地安装只能保证“在我机器上能跑”，而真正的考验在于：服务器在内核升级等系统变更后，是否还能持续稳定运行。&lt;/p>
&lt;p>本章介绍我在 2 核 4GB ECS 实例上的实际部署方案，以及实践中高频出现、却很少有人提前预警的八类典型故障模式。&lt;/p></description></item><item><title>大模型工程（十二）：生产落地与监控</title><link>https://www.chenk.top/zh/llm-engineering/12-production/</link><pubDate>Tue, 07 Apr 2026 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/llm-engineering/12-production/</guid><description>&lt;p>这是最后一章。前面的章节涵盖了模型构建、提示工程、检索和评估，而本章聚焦于如何在不烧钱的前提下维持系统稳定运行。生产环境中的 LLM 服务更像一个高流量 Web 服务，而非传统机器学习服务——每次请求都会产生成本，且响应时间甚至可能长达两分钟。&lt;/p></description></item></channel></rss>