人工智能和大数据

2025-11-20andy阅读(124)评论(0)

在构建基于Flask的AI服务或元数据存储后端时，性能和资源效率是至关重要的。许多开发者在使用Flask-SQLAlchemy时，常常忽略了一个重要的配置项：SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS。这个看似简单的布尔值...

2025-11-20andy阅读(138)评论(0)

引言：为什么KV Cache是LLM推理的生命线？ 对于自回归（Autoregressive）的Transformer模型，特别是大型语言模型（LLMs），推理延迟主要发生在解码阶段。每生成一个新的Token，模型必须回顾所有历史Token...

2025-11-20andy阅读(136)评论(0)

在边缘计算（Edge AI）场景中，模型部署面临着严苛的资源限制，包括低功耗、低延迟以及有限的计算能力。直接部署训练好的PyTorch或TensorFlow模型往往效率低下。本文将聚焦于Intel的OpenVINO™工具链，详细介绍如何通过...

2025-11-19andy阅读(126)评论(0)

在构建复杂的AI模型部署服务时，我们通常需要定义多个API端点，例如健康检查、模型预测、日志查询等。Flask的Blueprint机制是实现模块化和版本控制的关键。正确设置请求方法（如GET、POST）对于保证API的安全性和规范性至关重要...

2025-11-19andy阅读(132)评论(0)

在配置高性能AI基础设施时，无论是安装NVIDIA驱动、CUDA工具包，还是Docker等关键组件，我们都会频繁使用Ubuntu的包管理器APT。然而，有时我们会遇到一个令人头疼的错误：仓库缺少数字签名（InRelease 文件无法验证）。...

2025-11-19andy阅读(107)评论(0)

在部署AI模型和构建基础设施时，我们经常需要在特定的硬件架构（如ARM64）上安装复杂的依赖项。如果遇到类似“无法下载 https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/dists/plucky/main/binary-a...

2025-11-19andy阅读(139)评论(0)

在AI模型部署中，确保新模型版本的稳定性和性能至关重要。直接将新模型全面上线（Big Bang Release）风险极高。A/B测试和Canary发布是两种主流的渐进式发布策略，它们允许我们在生产环境中安全地验证新模型。 我们将重点介绍如何...

2025-11-19andy阅读(111)评论(0)

在万卡（10000+ GPU）规模的AI集群中进行大模型训练时，CheckPoint（检查点）的可靠性和速度是决定训练效率的关键。一个TB级甚至PB级的检查点，如果采用传统同步方式存储，可能导致训练停顿数小时，极大增加了恢复时间目标（RTO...

2025-11-18andy阅读(120)评论(0)

在AI模型部署领域，将模型从x86服务器迁移到低功耗的ARM64（AArch64）边缘设备（如NVIDIA Jetson系列或树莓派）是常见的需求。虽然通常可以使用预编译的包，但为了最大限度地利用ARM架构的特定优化指令集（如NEON），我...

2025-11-18andy阅读(148)评论(0)

在构建现代AI基础设施（如MLflow追踪服务器、数据存储后端或高性能向量数据库）时，通常会采用Docker容器化部署数据库服务，例如MySQL或MariaDB。当你在启动这些服务时，如果看到如下警告信息： ******bash root@...