汤不热吧
webflux的doOnNext、doOnError、doOnFinaly、doOnTerminate等的关系、区别以及执行时机分别是怎样的
作为AI基础设施的资深架构师，我们在构建高并发、低延迟的推理服务时，经常采用Spring WebFlux或原生Reactor来提升吞吐量。理解Reactive Stream的生命周期钩子（Hooks）对于精确控制副作用、高效日志记录和资源清...
人工智能和大数据
第6页如何解决did not contain a valid NDK and couldn’t be used
在移动端AI模型部署中，我们经常需要依赖Native Development Kit (NDK) 来编译高性能的C++推理引擎、自定义TFLite算子或使用JNI接口优化模型加载速度。然而，NDK环境的配置稍有不慎，就会导致臭名昭著的构建失...
如何利用Serverless架构管理低频、突发性的AI任务？
对于许多AI应用场景，例如定时报告分析、夜间批处理或用户量波动巨大的内部工具，模型的流量往往呈现出低频且突发性的特点。如果为此类任务部署传统的常驻GPU服务，将导致高昂的闲置成本。Serverless架构，尤其是AWS Lambda，正是解...
怎样利用RPC框架（如gRPC）优化模型推理服务间的通信？
在现代AI模型部署架构中，一个完整的推理链路往往涉及多个微服务，例如数据预处理服务、特征工程服务、以及最终的模型推理服务。传统上，服务间通信依赖于RESTful API (基于HTTP 1.1)，但这种方式在大数据量、高频率的推理请求场景下...
如何解决ReferenceError: require is not defined in ES module scope, you can use import instead
如何解决 Node.js ESM 环境下 ReferenceError: require is not defined 错误 在现代 AI 基础设施和模型部署工具链的开发中，我们越来越依赖于高性能、模块化的 JavaScript/TypeS...
如何解决容器化训练环境中的GPU驱动版本兼容性问题？
概述：AI训练中的“驱动黑洞” 在容器化（如Docker或Kubernetes）的AI训练环境中，GPU驱动版本的兼容性是一个常见的痛点。许多用户错误地认为只要在容器内安装了正确的CUDA运行时库，问题就解决了。然而，GPU的核心驱动是运行...
怎样选择合适的网络拓扑（Fat Tree/Torus）来优化大规模训练？
大规模深度学习（LLM、视觉模型）的训练已经从单卡扩展到数千张GPU的集群。在这一规模下，网络通信而非计算速度，往往成为系统性能的决定性瓶颈。选择正确的网络拓扑对于优化All-Reduce等集体通信操作至关重要。 本文将深入比较两种最流行的...
如何解决ERROR: Failed to download Chromium r686378! Set “PUPPETEER_SKIP_CHROMIUM_DOWNLOAD” env variable to skip download.
在AI基础设施和模型部署的场景中，我们经常需要使用像Puppeteer这样的无头浏览器库来处理数据预处理、生成报告或进行爬虫任务。然而，当我们在Docker容器或CI/CD流水线中运行npm install时，常常会遇到一个令人沮丧的错误：...
neo4j的几个端口7474、7473、7687都是做什么用的
在构建知识图谱（Knowledge Graph）或图特征存储（Graph Feature Store）时，Neo4j是核心组件。理解其服务端口对于安全部署和高效连接至关重要。Neo4j默认开放了几个关键端口，它们各自承担着不同的职责，确保了...
如何基于开源知识图谱freebase建设大模型幻觉检测能力
大型语言模型（LLM）的“幻觉”（Hallucination）问题是其投入生产环境的最大障碍之一。幻觉指的是模型生成了听起来合理但在事实层面上错误的信息。解决这一问题的最可靠方法是引入外部真值源——知识图谱（KG）。 Freebase，尽管...