andy的文章

2026-02-06andy阅读(55)评论(0)

在将大型语言模型（LLM）部署到资源受限的端侧设备（如手机、边缘计算网关）时，模型量化是提高推理速度和降低内存占用的关键技术。4-bit 量化（如 GPTQ 和 AWQ）因其极高的压缩比而受到广泛关注。然而，这两种流行算法在底层实现和硬件亲...

2026-02-06andy阅读(66)评论(0)

在 Kubernetes 集群中，资源管理是确保系统稳定性和公平性的核心。如果不对 Pod 的资源使用进行限制，单个行为异常或配置错误的 Pod 可能会消耗掉节点上的所有内存，导致节点不稳定，甚至引发其他关键系统组件的 OOM（Out Of...

2026-02-06andy阅读(71)评论(0)

模型量化是将模型权重和激活值从高精度浮点数（如FP32）转换为低精度定点整数（如INT8）的过程，以减少模型大小和计算延迟。在面试中，理解均匀量化（Uniform Quantization）的基础知识，特别是如何计算 Scale ($S$)...

2026-02-06andy阅读(56)评论(0)

对于个人站长而言，当网站数量增多或访问量突然上升时，数据库卡死是VPS最常见的问题之一。最常见的怀疑对象是：是廉价VPS的硬盘性能太差（IOPS极低），还是服务商设置了严格的IOPS限制？本文将提供一套实操流程，帮助你准确判断瓶颈所在。 1...

2026-02-06andy阅读(50)评论(0)

Elasticsearch（ES）的性能和稳定性在很大程度上取决于其内存管理。合理的内存分配，尤其是对JVM堆内存（On-Heap）和操作系统文件系统缓存（Off-Heap）的平衡配置，是优化ES集群的关键。 1. JVM 堆内存（Heap...

2026-02-06andy阅读(71)评论(0)

如何通过本地持久化卷解决K8s数据库I/O延迟问题：进阶性能优化方案 在Kubernetes (K8s) 中运行数据库等对I/O性能要求极高的有状态应用时，传统的网络存储（如NFS、云提供商的EBS或GCE PD）往往会引入不可接受的I/O...

2026-02-06andy阅读(79)评论(0)

在现代智能座舱系统中，AI任务通常分为两类：高优先级、低延迟的交互任务（如语音唤醒、手势控制）和低优先级、高吞吐量的后台任务（如DMS/OMS全时监测、环境感知）。如果后台模型占用过多CPU或GPU资源，就可能导致严重的延迟，从而影响用户体...

2026-02-06andy阅读(61)评论(0)

在构建灵活的深度学习模型时，我们经常需要创建自定义 Layer（层）或 Model（模型）。然而，这些自定义组件内部的权重（例如，全连接层中的 W 矩阵）往往依赖于输入数据的特征维度。如果我们在 Layer 的 __init__ 方法中就尝...

2026-02-06andy阅读(55)评论(0)

在深度学习和高性能计算环境中，GPU是核心资源。显存泄漏（Memory Leak）或功率过载不仅会影响当前任务的稳定性，还可能导致硬件损耗。本指南将介绍如何结合 Prometheus、Alertmanager 和 dcgm-exporter...

2026-02-06andy阅读(51)评论(0)

AI模型的部署绝非简单地将一个.pkl或.onnx文件扔到服务器上。在将模型投入生产环境（尤其是涉及高风险或高流量的场景）之前，进行严格的审计是确保可靠性、合规性和性能的关键步骤。本文将详细介绍如何构建一个实用的AI模型审计清单，并提供实操...