主要观点总结
本文介绍了自从ChatGPT问世以来，LLM技术对人工智能技术领域产生的冲击性影响，以及围绕LLM的技术架构的发展情况。文章重点解释了LLM Inference和LLM Serving的概念，它们之间的区别和联系，以及它们在LLM技术中的角色。同时，文章也介绍了Model Context Protocol (MCP)在LLM推理和服务中的作用，并对MCP的未来发展进行了预测。
关键观点总结
关键观点1: LLM技术对人工智能技术领域的影响。
自从ChatGPT问世以来，LLM技术对人工智能技术领域产生了冲击性影响，许多围绕LLM的技术架构也在不断发展。
关键观点2: LLM Inference和LLM Serving的概念及区别。
LLM Inference指运行经过训练的LLM以生成预测或输出的过程，专注于模型本身的执行；而LLM Serving支持用户或应用程序能够大规模地访问LLM Inference的基础设施和软件系统，包括API接入层、负载均衡等功能，面向用户和客户端通过IT工程实践去解决使用大语言模型的问题。
关键观点3: Model Context Protocol (MCP)的作用。
MCP是一个开放协议，用于标准化应用程序与LLM之间的交互方式。它更像是一个桥梁，用来连接AI模型（包括大语言模型）和不同的数据源与工具。
关键观点4: MCP的未来发展预测。
作者预测MCP未来会将LLM Inference划分为其Backend Service，将LLM Serving划分为其Frontend Service，以便更好地优化模型自身的运行时和工程技术。
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