andy的文章

2025-11-28andy阅读(6)评论(0)

在AI模型部署实践中，业务发展常常要求我们从一个云平台迁移到另一个云平台，或者采用混合云架构以满足成本、监管或地域需求。AI工作负载迁移的难点在于数据依赖和环境锁定。不同的云提供商使用不同的GPU驱动、计算实例类型和模型服务API（如Sag...

2025-11-27andy阅读(6)评论(0)

在AI模型训练和部署环境中，内存（RAM）和显存（VRAM）的管理是性能优化和稳定性保障的关键。当系统出现性能下降、交换空间（Swap）使用过多，或者直接触发OOM（Out of Memory）错误时，首要任务是找到并分析占用系统内存最多的...

2025-11-27andy阅读(7)评论(0)

在AI模型部署和高性能Java服务（如Kafka, ElasticSearch, 甚至基于Java的推理服务）中，我们经常需要为JVM配置大内存堆（Heap），例如 -Xmx6g。然而，在资源受限的环境（如小型云主机或内存限制严格的容器）中...

2025-11-27andy阅读(8)评论(0)

在AI模型部署和训练的场景中，高效的内存管理至关重要。大型语言模型（LLMs）或复杂的计算机视觉模型往往需要巨大的内存资源。即使拥有大内存的服务器，正确配置和监控Swap空间也能有效防止系统在内存瞬间高峰时崩溃（OOM Kill），尤其是在...

2025-11-27andy阅读(8)评论(0)

在现代AI基础设施中，分布式训练（如使用PyTorch DDP和NCCL）对网络延迟和带宽的要求极高。RDMA（Remote Direct Memory Access）技术，无论是基于InfiniBand还是RoCEv2，都是实现高性能集群...

2025-11-27andy阅读(10)评论(0)

在AI模型开发和部署过程中，为团队提供一个共享但隔离的环境是基础设施工程师面临的核心挑战。JupyterHub是理想的解决方案，但要实现多租户的安全隔离和资源公平分配，必须依赖强大的容器编排工具——Kubernetes (K8s)。本文将深...

2025-11-26andy阅读(14)评论(0)

在AI模型部署和基础设施管理中，Hugging Face Hub是我们日常工作的核心平台。Hugging Face提供了一个强大的命令行工具（CLI）用于管理模型、数据集和认证，其主程序名为huggingface-cli。然而，许多用户在使...

2025-11-26andy阅读(12)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(14)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： 1dock...

2025-11-26andy阅读(13)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...