人工智能和大数据

2026-02-02andy阅读(43)评论(0)

梯度检查点（Checkpointing Recomputation）：用时间换空间的终极手段 随着深度学习模型规模的爆炸式增长，特别是大型语言模型（LLMs）的出现，训练过程中 GPU 显存不足（OOM, Out Of Memory）成为了...

2026-02-02andy阅读(46)评论(0)

在AI模型部署过程中，解释性（XAI）已成为建立用户信任和满足合规性要求的关键。然而，仅仅计算出SHAP值或LIME分数是不够的，核心挑战在于如何将这些复杂的解释性数据转化为用户能够理解和操作的界面。本文将聚焦于如何设计一个高效的API结构...

2026-02-01andy阅读(55)评论(0)

混合精度训练（Mixed Precision Training）是现代深度学习模型训练中常用的优化手段。通过将模型的大部分计算转移到半精度浮点数（FP16）进行，而保持关键部分（如权重更新）使用全精度浮点数（FP32），可以显著提高训练速度...

2026-02-01andy阅读(46)评论(0)

张量并行（Tensor Parallelism, TP）是大型语言模型（LLMs）训练和推理中必不可少的优化技术，它通过在不同设备（如GPU）上切分模型的权重张量来扩展计算能力。在Transformer架构中，Attention层和MLP层...

2026-02-01andy阅读(44)评论(0)

作为一名搜索技术专家，我们深知查询速度对于用户体验的重要性。在 Elasticsearch (ES) 中，提升查询速度最简单也最有效的方法之一，就是正确区分和利用 query 上下文和 filter 上下文。 1. 深入理解 Query C...

2026-02-01andy阅读(49)评论(0)

TorchScript 是 PyTorch 官方提供的编译器，用于将 PyTorch 模型从灵活的 Python 动态图环境转换成高性能的静态图表示。这种静态图格式可以脱离 Python 解释器运行，实现推理加速，并支持在 C++ 或其他生...

2026-02-01andy阅读(45)评论(0)

导语：为什么流水线并行会产生“气泡”？ 在训练超大规模深度学习模型时（如GPT系列），单个GPU的显存往往无法容纳整个模型。我们不得不采用模型并行策略，其中，流水线并行（Pipeline Parallelism, PP）是一种常用的方法，它...

2026-02-01andy阅读(54)评论(0)

在AI模型部署实践中，仅仅知道模型做出了什么预测是不够的，我们更需要知道“为什么”。反事实解释（Counterfactual Explanations, CFEs）提供了一种强大的、可操作性的可解释性方法：它回答了“如果我的输入稍微改变，模...

2026-02-01andy阅读(60)评论(0)

在处理大规模向量搜索时，我们通常需要在搜索速度（延迟）和搜索准确性（召回率）之间做出权衡。Faiss 的 IVF（Inverted File Index）系列索引是实现高性能搜索的关键工具，而 nprobe 参数则是控制这种权衡的核心。 本...

2026-02-01andy阅读(33)评论(0)

在高性能计算和深度学习领域，分布式训练（如PyTorch DDP）是加速模型收敛的关键手段。然而，分布式环境的复杂性，尤其是涉及多机或多GPU通信时，经常会导致令人头疼的死锁或连接超时问题。这些问题往往源于网络配置错误、防火墙限制或进程间同...