人工智能和大数据

2026-02-03andy阅读(179)评论(0)

投机采样（Speculative Decoding）详解：用小模型带路给大模型加速的黑科技 随着大型语言模型（LLM）的尺寸不断增大，推理速度成为了制约其广泛应用的关键瓶颈。标准的自回归（Autoregressive）采样模式要求模型每生成...

2026-02-03andy阅读(118)评论(0)

在现代大型语言模型（LLMs）和基于 Transformer 架构的模型中，性能优化是提高服务吞吐量（QPS，Queries Per Second）的关键。其中一个最有效的策略是算子融合（Operator Fusion）。本文将深入探讨为什...

2026-02-03andy阅读(138)评论(0)

Elasticsearch 的查询速度是系统性能的关键指标。当用户报告搜索变慢时，我们往往难以确定瓶颈是出在特定的查询子句、过滤器、还是聚合计算上。Profile API 就是 Elasticsearch 提供的“X光片”，能够精确地诊断查...

2026-02-03andy阅读(118)评论(0)

在TensorFlow 2.x时代，Eager Execution（即时执行）模式极大地提升了开发体验，使得调试像写普通Python代码一样方便。然而，纯粹的Eager模式由于需要反复穿越Python解释器边界，在性能上不如静态计算图。Te...

2026-02-03andy阅读(108)评论(0)

在大型语言模型（LLM）部署和推理服务中，吞吐量（Throughput）是衡量服务效率的关键指标。传统的静态批处理（Static Batching, SB）方法在处理高并发请求时暴露出了严重的效率问题。而近年来，以vLLM为代表的框架所采用...

2026-02-03andy阅读(112)评论(0)

在AI模型部署和MLOps实践中，大型语言模型（LLM）的“黑箱”特性是信任和合规性的主要障碍。当LLM用于关键决策（如金融分析、医疗诊断辅助）时，我们不仅需要正确的答案，更需要了解模型是如何得出这个答案的。思维链（Chain-of-Tho...

2026-02-03andy阅读(134)评论(0)

在处理大规模向量数据集时，内存占用往往是制约系统扩展性的瓶颈。Faiss 提供了多种索引结构来优化搜索速度和内存，其中 Scalar Quantizer (SQ) 是一种简单高效的内存优化技术，尤其适用于对精度要求不太严苛的场景。 本文将深...

2026-02-03andy阅读(118)评论(0)

PyTorch作为主流的深度学习框架，其灵活强大的功能背后，隐藏着一套高效且复杂的机制来管理操作的执行，这就是我们今天要深入探讨的——PyTorch Operator Dispatcher（操作分发器）。 当你简单地调用 torch.add...

2026-02-03andy阅读(105)评论(0)

在 PyTorch 中，实现 C++ 风格的算子重载（Operator Overloading）对于创建灵活的、具有领域特定行为的自定义张量类型（如量化张量、稀疏张量或固定点张量）至关重要。 PyTorch 依赖其核心调度系统（Dispat...

2026-02-03andy阅读(99)评论(0)

BatchNorm (批量归一化) 是深度学习模型中提高训练效率和稳定性的关键组件。然而，它也常常是导致训练和推理行为不一致的“陷阱”之一。 大多数PyTorch用户都知道，在推理时需要调用 model.eval()。但为什么这一操作在某些...