汤不热吧【今日观点】 如何解决在WSL系统中tail -f windows文件内容不能实时刷新的问题
如何解决在WSL系统中tail -f windows文件内容不能实时刷新的问题 日常在windows10系统下开发，想借助wsl2里的ubuntu中的命令，方便日常工作， 比如使用tail -f、grep等命令定位查看日志。 我们都知道wi...
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如何解决ReferenceError: require is not defined in ES module scope, you can use import instead
如何解决 Node.js ESM 环境下 ReferenceError: require is not defined 错误 在现代 AI 基础设施和模型部署工具链的开发中，我们越来越依赖于高性能、模块化的 JavaScript/TypeS...
如何解决容器化训练环境中的GPU驱动版本兼容性问题？
概述：AI训练中的“驱动黑洞” 在容器化（如Docker或Kubernetes）的AI训练环境中，GPU驱动版本的兼容性是一个常见的痛点。许多用户错误地认为只要在容器内安装了正确的CUDA运行时库，问题就解决了。然而，GPU的核心驱动是运行...
怎样选择合适的网络拓扑（Fat Tree/Torus）来优化大规模训练？
大规模深度学习（LLM、视觉模型）的训练已经从单卡扩展到数千张GPU的集群。在这一规模下，网络通信而非计算速度，往往成为系统性能的决定性瓶颈。选择正确的网络拓扑对于优化All-Reduce等集体通信操作至关重要。 本文将深入比较两种最流行的...
如何解决ERROR: Failed to download Chromium r686378! Set “PUPPETEER_SKIP_CHROMIUM_DOWNLOAD” env variable to skip download.
在AI基础设施和模型部署的场景中，我们经常需要使用像Puppeteer这样的无头浏览器库来处理数据预处理、生成报告或进行爬虫任务。然而，当我们在Docker容器或CI/CD流水线中运行npm install时，常常会遇到一个令人沮丧的错误：...
neo4j的几个端口7474、7473、7687都是做什么用的
在构建知识图谱（Knowledge Graph）或图特征存储（Graph Feature Store）时，Neo4j是核心组件。理解其服务端口对于安全部署和高效连接至关重要。Neo4j默认开放了几个关键端口，它们各自承担着不同的职责，确保了...
如何基于开源知识图谱freebase建设大模型幻觉检测能力
大型语言模型（LLM）的“幻觉”（Hallucination）问题是其投入生产环境的最大障碍之一。幻觉指的是模型生成了听起来合理但在事实层面上错误的信息。解决这一问题的最可靠方法是引入外部真值源——知识图谱（KG）。 Freebase，尽管...
如何在AI Infra中实现数据和模型的静态加密与传输加密？
在现代AI基础设施中，模型的知识产权（IP）保护和用户数据的隐私保护至关重要。这意味着我们需要在数据处于静止状态（Encryption at Rest，如存储在磁盘或S3上）以及数据传输状态（Encryption in Transit，如A...
如何利用cAdvisor/Node-Exporter监控Docker容器的GPU使用率？
在AI模型部署和推理服务中，精确监控GPU资源利用率是基础设施优化的关键。传统的容器监控工具如cAdvisor和Node-Exporter虽然在CPU、内存、网络I/O方面表现出色，但对于细粒度的、容器级别的GPU使用率监控却显得力不从心。...
基于presidio-anonymizer开发大模型隐私检测工具
简介：大模型时代下的隐私挑战 随着大型语言模型（LLM）的广泛应用，模型输出中意外泄露敏感个人信息（PII，Personally Identifiable Information）的风险日益增加。这可能是由于训练数据泄露、模型幻觉、或用户在...
如何用helm安装neo4j
Neo4j作为领先的图数据库，在AI领域尤其在知识图谱、RAG（Retrieval-Augmented Generation）和复杂推荐系统中扮演着核心角色。为了在生产环境中稳定、高效地运行Neo4j，我们通常需要将其部署到Kubernet...