2026年04月的文章

2026-04-03andy阅读(143)评论(0)

如何利用 TVM 编译器实现异构硬件上的模型部署与性能调优 在 AI 基础设施领域，将训练好的模型高效部署到多样化的硬件（如 CPU、GPU、DSP、NPU）是核心挑战。Apache TVM 作为一个开源的端到端深度学习编译器，通过其多层 ...

2026-04-03andy阅读(122)评论(0)

背景 在生产环境下部署 AI 模型（如大语言模型或图像识别服务）时，AI 基础设施面临两个核心挑战：首先是安全性，推理接口往往涉及敏感数据和核心资产，必须确保通信加密和身份校验；其次是可用性，由于 GPU 资源昂贵且推理过程耗时较长，突发流...

2026-04-02andy阅读(130)评论(0)

为什么选择这门课？ 如果你想成为一名AI架构师（AI Infra Engineer），而非仅仅是模型调用者，那么由CMU教授、XGBoost作者陈天奇与Zico Kolter共同主讲的《Deep Learning Systems》（DLSy...

2026-04-02andy阅读(134)评论(0)

如何构建高性能AI平台的RBAC权限管理系统 在AI基础设施（AI Infra）的设计中，权限管理（Authorization）不仅关乎数据安全，更直接影响到昂贵的计算资源（如GPU）的分配效率。本文将深入探讨如何为AI平台设计一套基于角色...

2026-04-02andy阅读(149)评论(0)

如何利用 Kubernetes 多集群技术实现大语言模型 (LLM) 的全球化部署 随着大语言模型（LLM）从实验室走向全球生产环境，如何处理跨地域的延迟、数据合规性以及高可用性成为了 AI 基础设施工程师面临的核心挑战。单集群 Kuber...

2026-04-01andy阅读(135)评论(0)

零基础也能懂！全网最火 Datawhale 大模型原理与开发免费教程推荐 作为一名在 AI 领域自学的博主，我深知寻找高质量、系统化且免费的学习资源有多难。今天，我要为大家安利一个大模型学习者的“耶路撒冷”——Datawhale 开源的《动...

2026-04-01andy阅读(133)评论(0)

在传统的 AI 开发流程中，从数据采集、清洗、模型训练到最终部署，往往涉及多个手动环节。这种‘人工干预’不仅效率低下，且容易因环境不一致导致线上线下表现脱节。本文将介绍如何结合 DVC（Data Version Control）与 GitH...