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WhyLabs 与画像式 ML 可观测（2026）：监控数据的统计画像而非原始数据——whylogs 开源、KB 级摘要、原始数据不出边界天然合规。无标签先知预测漂移、LLM 时代扩展（文本指标+嵌入空间漂移）、与 trace 级观测互补。

Modal AI 工作负载指南（2026）：Python 装饰器即基础设施，实现无服务器 GPU——四大适用场景（突发任务、尖峰端点、并行扇出、定时管道），冷启动缓解（keep_warm/Volume 权重缓存），GPU 选择，以及转向自托管 vLLM 的临界点。

Vellum 平台指南（2026）：面向混合团队的 LLM 应用开发平台四件套——提示词工作台（非工程师可迭代）/可视化工作流/评测套件/版本化部署端点。诚实的买建对照：小全工程团队 git+registry 即可，复杂 Agent 仍归代码框架。