2026年02月的文章

2026-02-04andy阅读(610)评论(0)

在现代的云原生应用开发中，将应用配置（如数据库连接字符串、日志级别、外部API地址）硬编码到容器镜像中是一种反模式。这种做法不仅使得跨环境部署变得困难，也严重阻碍了CI/CD的效率。 Kubernetes 提供了 ConfigMap 这一核...

2026-02-04andy阅读(439)评论(0)

大型语言模型（LLM）的推理过程通常分为两个截然不同的计算阶段：预填充（Pre-fill）和生成（Decode）。这两个阶段的计算和资源需求特性存在巨大差异，如果在同一块GPU上混合执行，往往会导致资源利用率低下，尤其是在高并发的服务环境中...

2026-02-04andy阅读(570)评论(0)

许多个人站长在网站接入 Cloudflare (CF) CDN 后，都会面临一个疑问：既然 CF 已经把我的内容分发到了全球边缘节点，大幅降低了用户访问延迟，我还有必要花大价钱（例如 100 元/月）去购买一台以低延迟著称的香港或亚太区 V...

2026-02-04andy阅读(619)评论(0)

跨集群搜索（Cross-Cluster Search, CCS）是 Elasticsearch 中一项强大的功能，它允许用户在单个请求中查询多个独立运行的 Elasticsearch 集群。这对于需要跨越地理位置、满足数据主权要求（如 GD...

2026-02-04andy阅读(405)评论(0)

在复杂的微服务架构中，限制服务间的访问权限是保障系统安全的关键一环。Kubernetes Network Policy（KNP）允许您定义一组规则，控制 Pod 之间的网络通信。本文将通过实战演练，手把手教您如何通过白名单机制，精确锁定哪些...

2026-02-04andy阅读(408)评论(0)

在车载视觉系统中，对推理速度和功耗的要求极为严苛。NVIDIA TensorRT (TRT) 是优化和部署深度学习模型到NVIDIA GPU（如Jetson或Drive系列）的首选工具。然而，在将PyTorch或TensorFlow训练好的...

2026-02-04andy阅读(580)评论(0)

在AI模型部署和推理加速过程中，理解模型内部操作的执行时间至关重要。TensorFlow提供了一套强大的分析工具，其中 tf.summary.trace_on 是捕捉计算图级别性能数据，并利用TensorBoard Profiler进行深度...

2026-02-04andy阅读(508)评论(0)

大规模语言模型（LLM）的推理性能是部署成功的关键。在推理过程中，模型通常经历两个截然不同的阶段：Prefill（预填充/上下文处理）和Decode（解码/生成）。理解这两个阶段的资源需求和冲突，是优化吞吐量（Throughput）和首字节...

2026-02-04andy阅读(373)评论(0)

在现代MLOps实践中，模型性能监控（如准确率、延迟、数据漂移）已成为标配。然而，仅仅知道模型表现不好是不够的，我们更需要知道为什么。这时，模型可解释性（Explainable AI, XAI）的持续监控就显得尤为重要。 本文将深入探讨如何...

2026-02-04andy阅读(527)评论(0)

Faiss (Facebook AI Similarity Search) 是一个高效的向量相似度搜索库。然而，在将其部署到需要高并发查询的环境（例如 Web 服务）时，如果简单地使用 Python 的多线程，很快就会遇到性能急剧下降甚至不...