向量未归一化时,使用内积(IP)与欧氏距离(L2)在底层计算效率上有何差异?
在构建大规模向量数据库(如使用Faiss或Milvus)时,选择合适的相似性度量标准至关重要。常见的度量包括内积(Inner Product, IP)和欧氏距离(L2 Distance)。当向量被归一化(即其L2范数等于1)时,IP和L2距...
在构建大规模向量数据库(如使用Faiss或Milvus)时,选择合适的相似性度量标准至关重要。常见的度量包括内积(Inner Product, IP)和欧氏距离(L2 Distance)。当向量被归一化(即其L2范数等于1)时,IP和L2距...
如何高效实现向量检索配合布尔过滤,避免全表扫描的性能陷阱 在构建RAG(检索增强生成)或推荐系统时,我们经常需要结合语义相似度(向量检索)和精确条件(布尔过滤,如category=’electronics’或pric...
对于个人站长而言,512MB内存的VPS(俗称“小鸡”)是入门建站的经济选择。然而,当运行资源消耗较大的WordPress时,尤其是在面临突发访问或后台操作时,系统很容易耗尽物理内存,触发Linux内核的OOM(Out of Memory)...
AI生成模型,特别是生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAEs),在部署为服务时面临独特的安全挑战。由于这些模型内部可能存在对训练数据点的过度拟合(Memorization),攻击者可以利用模型输出来进行数据提取(Data Extra...
许多AI开发者在训练模型时偏爱 PyTorch 的灵活性和易用性。针对用户提出的“特斯拉使用 PyTorch 还是 TensorFlow”的问题,虽然早期特斯拉Autopilot使用了基于 C++/CUDA 的定制化基础设施,但目前业界普遍...
对于个人站长而言,选择合适的VPS是网站稳定运行的基石。在选择VPS时,我们经常会遇到三种主流的虚拟化技术:OpenVZ、KVM和Xen。理解它们的底层差异,对于避开“超售重灾区”至关重要。 1. OpenVZ (操作系统级虚拟化) Ope...
在部署面向医学影像(如CT、MRI)的AI模型时,输入数据的安全性和格式规范性是至关重要的环节。不规范的DICOM文件可能导致模型推理失败,而未处理的敏感信息(PII)则会引发严重的数据合规(如HIPAA/GDPR)风险。 本文将聚焦于如何...
PyTorch在研究界和产业界快速超越TensorFlow,其核心原因并非仅仅是API的友好性,而是在AI基础设施层面,它完美解决了“开发态”和“生产态”的效率冲突。PyTorch的Eager Execution(即时执行)模式提供了极高的...
在机器学习的社区和代码库中,你经常会看到一个神秘的数字被用作随机种子(Random Seed):42。这个数字的文化起源是科幻小说《银河系漫游指南》中“生命、宇宙以及一切的终极答案”。然而,在AI基础设施和模型部署的工程实践中,42的使用绝...
许多个人站长在选择公有云的入门级VPS或虚拟机时,会遇到所谓的“突发型实例”或“共享型实例”(例如阿里云的T5/T6系列,AWS的T系列)。这些实例通常价格低廉,但它们在CPU使用上有一套特殊的机制——CPU信用积分(CPU Credit)...