andy的文章

2026-02-08andy阅读(82)评论(0)

训练大型语言模型（LLM）是计算密集型任务，其成本往往以GPU-Hours（GPU小时数）来衡量。准确估算这一指标，是项目规划和预算控制的关键。本文将基于LLM训练的算力基础公式（Chinchilla Scaling Laws），提供一个实...

2026-02-08andy阅读(57)评论(0)

在现代 MLOps 实践中，模型资产的合规性和可解释性变得越来越重要。无论是为了满足内部审计要求还是遵循外部监管法规（如欧盟的《人工智能法案》），为每个模型版本提供一份详尽的合规文档（通常称为 Model Card）是必不可少的。然而，手动...

2026-02-08andy阅读(59)评论(0)

在构建高性能的向量搜索系统时，选择合适的 Faiss 索引类型和超参数（如 nlist, nprobe）是至关重要的。错误的配置可能导致召回率（Recall）过低或查询速度（QPS）过慢。由于不同数据集的最佳配置差异巨大，手动调优非常耗时。...

2026-02-08andy阅读(52)评论(0)

Git Submodule是管理跨项目依赖库（例如共享的基础组件、工具链等）的强大工具。它允许一个Git仓库引用另一个特定版本的Git仓库。然而，如果不了解其底层机制，Git子模块也可能成为开发过程中的陷阱。 本文将聚焦于Git子模块的实战...

2026-02-08andy阅读(61)评论(0)

分布式训练是加速大型模型训练的关键技术。在多GPU或多机环境中，梯度同步（Gradient Synchronization）的效率决定了整体训练的性能上限。在TensorFlow和PyTorch等框架中，NVIDIA的集合通信库（NCCL）...

2026-02-08andy阅读(61)评论(0)

在推荐系统、自然语言处理等领域，Embedding（词向量）层往往是模型中最大的组成部分。当词汇量达到千万甚至亿级别时，Embedding表的大小会轻易超出单个GPU甚至单个服务器的内存限制，并且参数更新会变得高度稀疏和低效。TensorF...

2026-02-08andy阅读(52)评论(0)

MultiWorkerMirroredStrategy (MWMS) 是 TensorFlow 2.x 中用于多机多卡同步训练的首选策略。它通过在每个 Worker 的 GPU 上复制模型权重，并在梯度计算后使用 All-reduce 操作...

2026-02-08andy阅读(55)评论(0)

PyTorch 的 Autograd 机制是其核心竞争力之一。与 TensorFlow 1.x 等框架使用的静态图不同，PyTorch 采用动态计算图（Define-by-Run），这意味着计算图是在前向传播过程中即时构建的。而 backw...

2026-02-08andy阅读(67)评论(0)

对于个人站长来说，尤其是那些使用低配（如512MB或1GB内存）VPS资源的用户，内存管理是维持网站稳定运行的关键。在搭建LNMP（Linux + Nginx + MySQL/MariaDB + PHP）环境时，我们通常面临两种主流选择：使...

2026-02-08andy阅读(65)评论(0)

智能座舱作为车辆的大脑，其安全性至关重要。任何未授权的代码（如恶意固件、被篡改的操作系统内核）都可能导致车辆功能受损甚至威胁驾驶安全。安全启动（Secure Boot）机制正是解决这一问题的核心手段，它确保了从设备上电开始，只有经过数字签名...