人工智能和大数据

2026-02-23andy阅读(470)评论(0)

如何在昇腾（Ascend）平台上深度适配并优化 PyTorch 模型训练 随着国产算力的崛起，昇腾（Ascend）系列芯片已成为 AI 开发者的重要选择。很多开发者习惯了 NVIDIA + CUDA 的生态，初次接触昇腾的 CANN（Com...

2026-02-23andy阅读(461)评论(0)

如何使用 NCNN 框架在移动端高效部署 PyTorch 模型 在端侧 AI 落地过程中，如何让原本在服务器跑的重量级模型在手机端「跑得快、不发烫」是核心挑战。腾讯开发的 NCNN 是一个针对移动端优化的极致高性能神经网络推理框架，它无第三...

2026-02-23andy阅读(554)评论(0)

如何使用 MLflow 与 Weights & Biases 统一管理数千次实验的超参数与指标 在 AI 基础设施建设中，实验追踪（Experiment Tracking）是提升研发效率的核心环。当模型训练规模从几个原型扩展到数千次...

2026-02-22andy阅读(460)评论(0)

如何通过 A/B 测试评估移动端模型性能：除了延时外，你还需要关注哪些工程指标 在将深度学习模型（如基于 ncnn、mnn 或 TFLite 优化的模型）推向千万量级的移动端用户时，实验室内的 Benchmark 结果往往是“理想化”的。由...

2026-02-22andy阅读(434)评论(0)

怎么解决深度学习模型在不同手机芯片上的推理结果不一致问题 在将AI模型部署到移动端（如安卓或iOS）时，开发者经常发现同样的模型在不同手机上的输出结果存在微小差异。这种现象在跨芯片平台（如从高通骁龙迁移到联发科天玑）或跨推理后端（如从CPU...

2026-02-22andy阅读(616)评论(0)

背景 随着《个人信息保护法》等法规的完善，开发者在处理用户数据（如人脸、语音、健康数据）时面临巨大的合规压力。传统的云端训练需要将原始数据上传服务器，这存在严重隐私风险。端侧训练（On-device Learning）技术通过在用户手机本地...

2026-02-22andy阅读(478)评论(0)

如何利用DVC与向量数据库实现RAG文档库的严格版本化管理 在生产级别的RAG（检索增强生成）系统构建中，开发者常面临一个痛点：原始文档（如PDF、Markdown）在不断迭代更新，但向量数据库（Vector DB）中的索引往往缺乏对应关系...

2026-02-21andy阅读(442)评论(0)

如何解决在线和离线特征计算中的一致性与漂移问题 在机器学习系统中，训练-预测偏差（Training-Serving Skew） 是最令人头疼的问题之一。其核心矛盾在于：离线训练时我们使用基于批处理（Batch）的 SQL 或 Spark 逻...

2026-02-18andy阅读(535)评论(0)

引言：为什么需要迭代标注版本管理？ 在现代AI模型的开发周期中，数据标注并非一蹴而就的过程。随着模型迭代、业务需求变化，我们需要对已有的数据集进行多次修正、补充或重新标注（即多轮迭代标注）。如果缺乏一个强大的版本管理系统，标签数据的可追溯性...

2026-02-17andy阅读(472)评论(0)

随着汽车智能化进程的加速，国产化NPU（神经网络处理器）在车载平台中扮演着越来越重要的角色。然而，许多新兴的国产NPU平台在提供模型部署SDK时，往往缺乏成熟的、细粒度的性能分析工具（Profiler）。当遇到模型推理延迟过高，特别是当延迟...