人工智能和大数据

2025-11-26andy阅读(289)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...

2025-11-26andy阅读(262)评论(0)

在使用Docker部署AI模型或进行深度学习训练时，我们经常需要利用NVIDIA GPU进行加速。然而，尝试运行带有–runtime=nvidia或现代–gpus all参数的容器时，可能会遇到以下错误： docke...

2025-11-26andy阅读(221)评论(0)

在AI模型部署的生命周期中，一个常见挑战是如何让业务分析师或领域专家（非技术用户）能够安全、快速地迭代和测试模型，而无需接触复杂的Python环境或命令行工具。本文将聚焦于利用轻量级Python库Streamlit，结合Scikit-lea...

2025-11-26andy阅读(212)评论(0)

简介：为什么模型部署需要GitOps？ 传统的模型部署流程通常涉及脚本执行和手动干预，这在面对模型快速迭代和严格的合规性要求时，会变得不可持续。 GitOps是一种基于Git的持续交付（Continuous Delivery）实践，它将Gi...

2025-11-25andy阅读(191)评论(0)

深入理解 Selective Search 算法在AI模型部署中的应用 Selective Search (选择性搜索) 算法是计算机视觉领域，尤其是在深度学习浪潮兴起之前，目标检测管线中的核心组件。它的主要任务是高效地从图像中生成一组高质...

2025-11-25andy阅读(253)评论(0)

在AI模型部署和基础设施管理中，依赖冲突是一个常见且令人头疼的问题。其中，runtimeError: module compiled against API version 0xe but this version of numpy is ...

2025-11-25andy阅读(179)评论(0)

在构建高性能的AI基础设施和数据分析平台时，我们经常需要对数据进行多维度的实时统计。传统的做法可能是执行多个SELECT COUNT(*)查询，每个查询对应一个特定的WHERE条件。然而，这种方法效率低下，因为它需要数据库对同一张表进行多次...

2025-11-25andy阅读(207)评论(0)

在AI模型部署和推理服务中，传统的Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 往往力不从心。HPA通常基于CPU或内存利用率，但这无法准确反映AI工作负载的真实压力，尤其是在GPU密集型任务、异步批...

2025-11-25andy阅读(195)评论(0)

AI基础设施的自动化部署是加速模型从实验到生产的关键。MLOps工具链，如Kubeflow、MLFlow或Seldon，涉及复杂的组件依赖和跨云资源的配置。本篇文章将聚焦于如何结合使用Terraform进行云基础设施（AWS EKS）的快速...

2025-11-24andy阅读(188)评论(0)

作为AI基础设施的构建者，我们经常需要处理模型元数据、版本信息或部署指标等复杂的关联数据。虽然我们倾向于使用NoSQL数据库或向量数据库，但在传统的关系型数据库（如PostgreSQL/MySQL）中，MyBatis仍然是处理高性能数据持久...