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人工智能和大数据

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怎样设计一个低延迟、高并发的实时推理服务API？

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在构建大规模AI应用时，推理服务的性能是决定用户体验的关键因素。我们通常面临一个挑战：如何在保证极低延迟（如10ms以内）的同时，最大限度地提升并发吞吐量。传统的基于同步HTTP/REST的API设计往往在网络传输和序列化/反序列化上引入了...

如何实现跨云或混合云环境下的AI工作负载迁移？

andy阅读(139)评论(0)

在AI模型部署实践中，业务发展常常要求我们从一个云平台迁移到另一个云平台，或者采用混合云架构以满足成本、监管或地域需求。AI工作负载迁移的难点在于数据依赖和环境锁定。不同的云提供商使用不同的GPU驱动、计算实例类型和模型服务API（如Sag...

如何查看ubuntu上占用内存最多的进程

andy阅读(150)评论(0)

在AI模型训练和部署环境中，内存（RAM）和显存（VRAM）的管理是性能优化和稳定性保障的关键。当系统出现性能下降、交换空间（Swap）使用过多，或者直接触发OOM（Out of Memory）错误时，首要任务是找到并分析占用系统内存最多的...

ubuntu如何查看当前系统配置的swap空间大小

andy阅读(145)评论(0)

在AI模型部署和训练的场景中，高效的内存管理至关重要。大型语言模型（LLMs）或复杂的计算机视觉模型往往需要巨大的内存资源。即使拥有大内存的服务器，正确配置和监控Swap空间也能有效防止系统在内存瞬间高峰时崩溃（OOM Kill），尤其是在...

怎样利用JupyterHub实现多租户AI开发环境的安全隔离？

andy阅读(144)评论(0)

在AI模型开发和部署过程中，为团队提供一个共享但隔离的环境是基础设施工程师面临的核心挑战。JupyterHub是理想的解决方案，但要实现多租户的安全隔离和资源公平分配，必须依赖强大的容器编排工具——Kubernetes (K8s)。本文将深...

怎么解决bash: hf: command not found

andy阅读(154)评论(0)

在AI模型部署和基础设施管理中，Hugging Face Hub是我们日常工作的核心平台。Hugging Face提供了一个强大的命令行工具（CLI）用于管理模型、数据集和认证，其主程序名为huggingface-cli。然而，许多用户在使...

vllm docker如何使用cpu启动

andy阅读(163)评论(0)

vLLM因其出色的GPU吞吐量而闻名，但在某些场景下（如本地开发、功能测试或资源受限的环境），用户可能需要在纯CPU上运行vLLM服务。虽然性能远不如GPU，但通过正确的配置，我们依然可以利用vLLM的简洁API和高效加载机制在CPU上启动...