人工智能和大数据

2026-07-02andy阅读(310)

引言：大模型推理的瓶颈与vLLM的诞生 随着大语言模型（LLM）参数规模从数十亿飙升到数千亿，推理部署成为制约落地的核心瓶颈。传统的推理框架（如 Hugging Face Transformers 的 naive 实现）在推理时面临两大痛点...

2026-07-01andy阅读(356)

什么是 MCP 协议？为什么它正在改变 AI 应用开发格局？ 2024年底，Anthropic 发布了 Model Context Protocol (MCP)——一个开放标准协议，旨在为大型语言模型（LLM）提供统一、安全、标准化的外部工...

2026-06-29andy阅读(374)

前言：为什么Spark内存管理至关重要 Apache Spark 作为大数据处理领域的事实标准框架，其核心优势之一就是基于内存的计算模型。相比 Hadoop MapReduce 的磁盘迭代模式，Spark 能够将中间结果保存在内存中，大幅提...

2026-06-29andy阅读(299)

引言：为什么特征工程是机器学习的核心 在机器学习领域，有一个广为流传的观点：”数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限。”这句话深刻揭示了特征工程在机器学习项目中的核心地位。无论多么先进的深度学习...

2026-06-28andy阅读(316)

在Python科学计算生态中，Matplotlib是最基础也是最强大的可视化库之一。无论是学术论文中的高质量插图，还是数据分析中的探索性可视化，Matplotlib都扮演着不可替代的角色。然而，很多开发者对Matplotlib的使用停留在 ...

2026-06-28andy阅读(365)

引言：为什么需要模型量化 在深度学习模型从研发走向生产的过程中，模型量化（Model Quantization）是一个绕不开的关键环节。随着Transformer、LLM等大模型规模的不断增长，模型的存储体积、推理速度和能耗成为制约落地的核...

2026-06-28andy阅读(442)

Milvus 向量数据库深度实战：从架构原理到生产部署与性能调优完整指南 随着大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术的广泛普及，向量数据库已悄然成为AI基础设施的核心组件之一。在众多向量数据库产品中，Milvus 凭借其云原生架构...

2026-06-27andy阅读(509)

引言：为什么网络通信成为AI集群的”必争之地” 随着大模型参数规模突破千亿乃至万亿级别，分布式训练已成为AI基础设施的标配。然而，当我们将计算任务分散到数十甚至数千张GPU上时，一个严峻的问题随之浮现：计算可以并行，...

2026-06-27andy阅读(293)

在过去的几年中，Transformer 架构已经成为深度学习领域最核心的基石，从 NLP 到 CV 再到多模态大模型，几乎无处不在。而注意力机制（Attention）作为 Transformer 的核心组件，其计算复杂度随序列长度呈二次增长...

2026-06-25andy阅读(339)

在大数据处理领域，实时流计算已经成为企业数字化转型的核心能力之一。Apache Spark 的 Structured Streaming 模块自 Spark 2.0 引入以来，以其声明式 API、Exactly-Once 语义保证和与批处理...