andy的文章

2026-02-05andy阅读(55)评论(0)

在进行大规模深度学习训练时，数据预处理（例如图像解码、复杂的几何变换、特征提取）往往是整个训练流程中的性能瓶颈。尤其在分布式训练和多轮迭代（多Epoch）场景下，这些耗时的预处理步骤会被重复执行，造成巨大的计算浪费，并拖慢训练启动速度。 T...

2026-02-05andy阅读(60)评论(0)

在大型分布式训练集群中，硬件故障是不可避免的。当一台机器的网卡（NIC）突然损坏时，这意味着该节点将无法参与通信，这对于依赖高效同步的分布式训练（如PyTorch DDP或TensorFlow MirroredStrategy）来说是致命的...

2026-02-05andy阅读(58)评论(0)

在复杂的AI系统部署环境中，当模型性能下降、数据漂移或服务中断时，一个常见的问题是：谁应该立即介入并负最终责任（Accountability）？问责制不应停留在组织架构图上，而必须通过技术工具和流程落实到具体的故障响应机制中。 本文将聚焦如...

2026-02-05andy阅读(44)评论(0)

在构建任何生产级别的向量搜索系统时，数据的持久化和高效的增量更新是核心挑战。Faiss 作为一个高性能的向量库，提供了极其简单但强大的机制来处理这两个问题。本文将详细讲解如何利用 faiss.write_index 和 faiss.read...

2026-02-05andy阅读(58)评论(0)

在团队协作开发中，保持代码风格的一致性至关重要。Git 钩子（Git Hooks）提供了一种在特定事件（如提交、推送）发生时自动执行脚本的机制。其中，pre-commit 钩子是在提交（commit）操作实际发生前运行的，它是执行代码格式化...

2026-02-05andy阅读(84)评论(0)

在深度学习模型的训练过程中，数据读取和预处理（即I/O操作）往往是制约GPU或NPU利用率的瓶颈。TensorFlow的tf.data.Dataset API是解决这一问题的核心工具。然而，如果使用不当，即使是高效的API也会拖慢整体训练速...

2026-02-05andy阅读(60)评论(0)

在进行深度学习模型开发时，特别是在测试分布式训练策略（如 tf.distribute.MirroredStrategy）时，我们往往需要多块 GPU。然而，并非所有开发环境都具备多卡资源。TensorFlow 提供了一种强大的解决方案：虚拟...

2026-02-05andy阅读(65)评论(0)

在深度学习优化和不确定性估计中，二阶导数（曲率信息）扮演着至关重要的角色，尤其是在牛顿法或拟牛顿法（如BFGS）中。TensorFlow 2.x 的 Eager 模式提供了灵活的自动微分机制 tf.GradientTape。虽然它主要用于计...

2026-02-05andy阅读(55)评论(0)

在分布式训练，尤其是深度学习模型的分布式训练中，高效的节点间通信是性能的关键。All-Reduce、All-Gather 和 Reduce-Scatter 是最核心的三种集体通信原语（Collective Communication Pri...

2026-02-05andy阅读(56)评论(0)

许多个人站长希望利用香港VPS的低延迟优势，但又苦于其防御能力不足。使用廉价的美国高防机（通常线路较差，但抗DDoS能力强）作为前端盾牌，反向代理流量到香港小鸡（后端），是一种常见的混合防御策略。但这种操作在晚高峰真的稳定吗？本文将从实操和...