汤不热吧

2025-12-22andy阅读(41)评论(0)

全球AI领域的竞争核心，不在于简单的科研论文数量，而在于基础设施和工程化能力，特别是大规模模型的高效训练和部署能力。衡量一个国家或组织在AI领域是否领先的关键指标之一，就是其能否以经济、高效的方式，在数百乃至数千块GPU上完成万亿级参数模型...

2025-12-22andy阅读(40)评论(0)

对于个人站长而言，选择公有云或 VPS 时，最担心的问题之一就是主机提供商过度超售资源，导致你的虚拟机（VM）性能不稳定，这就是所谓的“吵闹的邻居”（Noisy Neighbor）问题。尤其在 CPU 密集型任务中，如果邻居占用了大量 CP...

2025-12-22andy阅读(50)评论(0)

深入理解鲁棒性漂移 传统的模型监控主要集中在数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）。然而，在现代AI系统中，尤其是部署在对抗环境（如金融欺诈、自动驾驶或内容审核）中的模型，鲁棒性漂移（Robustness ...

2025-12-21andy阅读(37)评论(0)

在AI基础设施领域，一个常见的问题是：NVIDIA在内部究竟更倾向于使用PyTorch还是TensorFlow？答案是，NVIDIA作为硬件和基础设施提供商，其核心目标是确保所有主流框架都能在其CUDA平台上高效运行。因此，NVIDIA的策...

2025-12-21andy阅读(40)评论(0)

如何利用PyTorch的contiguous()操作优化模型推理性能并避免内存陷阱 在高性能AI模型部署和基础设施建设中，内存管理和数据布局是决定计算效率的关键因素。PyTorch中的张量（Tensor）操作看似简单，但其背后的内存连续性（...

2025-12-21andy阅读(35)评论(0)

很多个人站长在使用 VPS 或公有云虚拟机时，都会遇到一个令人困惑的问题：服务商宣传机器拥有“100Mbps 端口”或“峰值 100M 带宽”，但实际使用下载或上传速度却远低于预期，比如只有 20Mbps。这并非主机商在故意欺骗，而是因为你...

2025-12-21andy阅读(40)评论(0)

AI模型在实际应用中并非孤立运行，而是通过特定的模式（Patterns）进行组合，以解决复杂的业务问题。虽然业界对AI模式的划分有多种版本（如Google的7大模式），但在AI基础设施和模型部署领域，检索增强生成（Retrieval-Aug...

2025-12-21andy阅读(39)评论(0)

在现代机器学习系统中，成功的模型部署依赖于四大支柱：数据（Data）、模型/算法（Model/Algorithm）、计算资源（Compute） 和 评估/反馈（Evaluation/Feedback）。在模型从训练环境迁移到生产环境（Com...

2025-12-21andy阅读(39)评论(0)

2025年，许多技术人员仍在疑惑：TensorFlow (TF) 还值得学吗？随着PyTorch在学术研究和新型大模型训练领域的绝对领先，TF似乎正在退居二线。然而，对于专注于AI基础设施和模型部署的资深工程师而言，答案是肯定的——你必须理...

2025-12-21andy阅读(38)评论(0)

许多个人站长或开发者拥有家中的服务器或NAS，希望能够通过公网访问，但苦于没有公网IP。公有云主机（VPS/VM）正是解决这个问题的理想跳板，通过搭建FRP（Fast Reverse Proxy）服务，可以轻松实现内网穿透。 一、云主机是否...