人工智能和大数据

2026-02-10andy阅读(7)评论(0)

TensorFlow Serving (TFS) 是生产环境中部署模型的标准工具。在AI应用迭代速度极快的今天，如何在不中断服务的情况下更新模型（模型热更新，或零停机切换）成为了关键挑战。TFS通过其内置的模型版本管理机制，完美地解决了这个...

2026-02-10andy阅读(6)评论(0)

在深度学习模型优化，尤其是移动端（如高通Adreno NPU、华为Ascend NPU等）部署时，我们通常认为1×1卷积（点卷积）由于其极少的浮点运算量（FLOPs）理应比3×3卷积快得多。然而，在实际的NPU性能测试中...

2026-02-10andy阅读(9)评论(0)

在医疗健康领域，AI模型的部署面临比通用AI更严格的挑战，主要是围绕《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）、《通用数据保护条例》（GDPR）等合规性要求。核心在于：如何确保病人数据的隐私性（Privacy），同时维护诊断模型结果的可审计性...

2026-02-09andy阅读(10)评论(0)

在大规模数据中心集群中，网络拓扑通常采用多级架构（如Fat-Tree或Spine-Leaf），跨越不同交换机（尤其是跨越核心交换机）的通信，相比同一交换机下的通信，往往具有更高的延迟和更大的带宽开销。对于需要高频、低延迟通信的应用（如分布式...

2026-02-09andy阅读(5)评论(0)

Megatron-LM是由NVIDIA开发的一套用于训练超大规模语言模型的框架。随着模型参数量突破万亿级别，任何单一的并行技术都难以高效地在有限的硬件资源上完成训练。Megatron-LM通过巧妙地结合三种主要的并行策略——张量并行（Ten...

2026-02-09andy阅读(7)评论(0)

作为一名资深搜索工程师，我们深知 Elasticsearch（ES）集群的稳定性至关重要。内存溢出（OOM）是导致 ES 节点崩溃的常见原因，通常由代价高昂的查询、大型聚合或加载过多字段数据引起。ES 的 Circuit Breaker（熔...

2026-02-09andy阅读(9)评论(0)

如何通过 tf.lite.Optimize 实现权重量化：让你的模型在移动端实现 4 倍压缩 1. 为什么需要权重量化？ 在将深度学习模型部署到资源受限的移动设备（如手机、IoT设备）时，模型的体积和推理速度是关键瓶颈。标准的深度学习模型（...

2026-02-09andy阅读(9)评论(0)

深度学习模型训练过程中，如果发现训练损失（Loss）突然飙升并变为NaN（Not a Number），通常标志着梯度爆炸或数值溢出。虽然直接的数值问题需要ML工程师从模型结构、学习率、或数据预处理层面解决，但作为Infra（基础设施）工程师...

2026-02-09andy阅读(7)评论(0)

在复杂的AI模型部署环境中，模型漂移（Model Drift）、数据偏移（Data Skew）或恶意攻击都可能导致灾难性的业务后果。建立一个有效的AI安全“保险”机制，核心在于将抽象的风险转化为可量化的、可实时监控的指标，并基于此指标触发自...

2026-02-09andy阅读(10)评论(0)

在构建大规模向量搜索系统时，我们经常面临“非对称搜索”场景：查询向量（Query Vector）通常保持高精度（浮点型），而数据库中的索引向量（Database Vector）为了节省存储和提高I/O效率，会使用量化压缩技术（如Produc...