本文给出了人工智能应用框架的端到端落地方法：以业务目标为中心，分层选型训练、推理、RAG、MLOps与监控组件，采用微服务与云原生架构实现可扩展与可迁移；通过混合开源与云平台的组合策略平衡性能与合规；以A/B测试与可观察性闭环优化成本与体验，并依据权威治理框架构建风险管理机制，最终以分阶段路线图从MVP走向规模化可复制的应用。

本文系统回答了大模型生成过程中如何中断的问题，核心在于客户端取消与服务端可中断推理的双通道设计，并以协议层关闭、推理循环探针、停止序列与最大长度等方式组合，实现毫秒级响应与显存及时回收。通过HTTP/SSE/WebSocket/gRPC的取消语义、可中断引擎与队列抢占、审计与计费一致性及明确的UX反馈，平台能在保证体验与合规的同时降低成本。未来将向断点续写、token级回放与统一中断语义演进，国内平台在合规与审计可视化具优势，国际平台在生态与跨云部署更成熟。

提升大模型反应速度要从模型、系统、硬件与产品体验四层协同优化：以量化、蒸馏与解码算法降低计算量，配合KV缓存、批处理与图编译稳定提升吞吐与P95；通过就近部署与流式输出缩短TTFT；建立分层SLA与智能路由，在不牺牲质量与合规的前提下实现端到端延迟的持续下降。

本文给出大模型GPU选型的系统方法：先从业务与模型画像定义显存、带宽、互联与生态边界，再结合训练/推理差异选择旗舰HBM+NVLink或性价比PCIe方案；以PoC与打分矩阵验证吞吐、精度、稳定性与能耗，最终以TCO与SLA做综合决策。文中对NVIDIA、AMD及国产加速卡的适用场景与云/自建/混合部署的利弊进行了对比，强调网络与存储的协同优化，并给出可落地的选型流程与验收指标，同时展望HBM3e、低比特精度、CXL与光互连等趋势将进一步降低单位吞吐成本。