做了三个月 16 语种字幕翻译后，我发现生产级 LLM 翻译远不只是 Prompt
结合三个月、16 种语言的视频字幕翻译实践，梳理生产级 LLM 翻译从初译、校验、定向修正到人工反馈与数据回流的完整质量体系。
字幕翻译质量实践
Capability domain
Profile
个人介绍
在系统工程与部署能力方面，我专注于将AI模型和算法转化为可生产部署的系统。我具备丰富的DevOps实践经验，熟悉Docker容器化、Kubernetes编排、CI/CD流程设计等。能够从零到一构建完整的AI服务基础设施，确保系统的可扩展性、稳定性和高性能。
我擅长设计微服务架构，优化模型推理性能，处理高并发场景。在部署过程中，我注重监控、日志、容错机制等运维最佳实践，确保AI系统能够稳定运行并持续迭代优化。
Capability claim
能力主张
以推理服务的并发、内存和吞吐量约束为起点，持续验证模型系统从原型到稳定运行的工程取舍。
Evidence
代表证据
Assessment
评分方法
71.5/100 为基于已公开系统实践维护的自评，不代表第三方认证。
当前依据包括 FunASR 的多进程排障、共享内存和并发控制实践。
评估维度
- 并发与资源管理
- 性能测量与优化
- 故障定位与恢复
- 部署可维护性
更新约定：在新增性能基准、部署复盘或可靠性改进后更新。
Next action
当前缺口与下一步
补齐端到端部署基线
公开服务监控、容量规划和持续部署的最小可复现实验。
Selected notes
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