人工智能和大数据

2026-02-04andy阅读(35)评论(0)

在现代MLOps实践中，模型性能监控（如准确率、延迟、数据漂移）已成为标配。然而，仅仅知道模型表现不好是不够的，我们更需要知道为什么。这时，模型可解释性（Explainable AI, XAI）的持续监控就显得尤为重要。 本文将深入探讨如何...

2026-02-04andy阅读(30)评论(0)

Faiss (Facebook AI Similarity Search) 是一个高效的向量相似度搜索库。然而，在将其部署到需要高并发查询的环境（例如 Web 服务）时，如果简单地使用 Python 的多线程，很快就会遇到性能急剧下降甚至不...

2026-02-04andy阅读(40)评论(0)

在AI模型部署和推理加速领域，计算图优化是至关重要的一环。TensorFlow的XLA（Accelerated Linear Algebra）编译器是执行这些优化的强大工具，它能够通过重写计算图来显著提高模型运行效率。 本文将深入探讨XLA...

2026-02-04andy阅读(26)评论(0)

在TensorFlow的图模式（Graph Mode，主要指TF 1.x或TF 2.x的@tf.function内部）中，操作的执行顺序并非基于代码的书写顺序，而是基于数据流依赖（Data Flow Dependencies）。只有当一个算...

2026-02-04andy阅读(35)评论(0)

在TensorFlow 2.x中，tf.function是实现高性能图执行的核心工具。它将普通的Python函数编译成高效、可移植的TensorFlow计算图。然而，要真正发挥其性能，我们必须理解其背后的机制：函数单态化（Monomorph...

2026-02-04andy阅读(38)评论(0)

FlashAttention v1/v2 演进史：它是如何通过减少显存读写让速度飞起来的 自Transformer架构诞生以来，Attention机制一直是其核心但也是性能瓶颈所在。当序列长度 $N$ 增大时，标准Attention的计算复...

2026-02-04andy阅读(48)评论(0)

在现代的AI基础设施中，模型训练和部署是一个高度迭代的过程。如果无法精确地追溯“哪个模型使用了哪份数据”以及“该数据在哪个时间点经过了哪个预处理脚本”，那么当模型表现下降时，排查问题将变得异常困难。实现数据和模型日志的完整可追溯性（Data...

2026-02-03andy阅读(43)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(36)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(37)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...