汤不热吧

2026-02-01andy阅读(120)评论(0)

在 Kubernetes (K8s) 环境中，我们经常需要运行一些非持久化的、最终会完成的批处理任务，例如数据备份、清理操作、定期报告生成或一次性的数据迁移。这些任务不适合使用常规的 Deployment 或 DaemonSet。Kuber...

2026-02-01andy阅读(85)评论(0)

张量并行（Tensor Parallelism, TP）是大型语言模型（LLMs）训练和推理中必不可少的优化技术，它通过在不同设备（如GPU）上切分模型的权重张量来扩展计算能力。在Transformer架构中，Attention层和MLP层...

2026-02-01andy阅读(81)评论(0)

作为一名搜索技术专家，我们深知查询速度对于用户体验的重要性。在 Elasticsearch (ES) 中，提升查询速度最简单也最有效的方法之一，就是正确区分和利用 query 上下文和 filter 上下文。 1. 深入理解 Query C...

2026-02-01andy阅读(93)评论(0)

在Kubernetes（K8s）中部署无状态应用（如Web服务器）通常使用Deployment，但对于MySQL、Kafka或ZooKeeper这类有状态应用，它们需要稳定的网络标识和持久化存储。这时，我们就需要使用StatefulSet。...

2026-02-01andy阅读(82)评论(0)

在车载智能座舱系统中，部署大语言模型（LLM）面临着性能、延迟和成本的挑战。为了平衡强大的能力（云端LLM）和低延迟、高实时性（端侧LLM），端云协同架构成为了主流。这种架构的核心在于一个高效的“动态决策引擎”，它能够根据用户指令的特性、实...

2026-02-01andy阅读(108)评论(0)

TorchScript 是 PyTorch 官方提供的编译器，用于将 PyTorch 模型从灵活的 Python 动态图环境转换成高性能的静态图表示。这种静态图格式可以脱离 Python 解释器运行，实现推理加速，并支持在 C++ 或其他生...

2026-02-01andy阅读(95)评论(0)

导语：为什么流水线并行会产生“气泡”？ 在训练超大规模深度学习模型时（如GPT系列），单个GPU的显存往往无法容纳整个模型。我们不得不采用模型并行策略，其中，流水线并行（Pipeline Parallelism, PP）是一种常用的方法，它...

2026-02-01andy阅读(101)评论(0)

在AI模型部署实践中，仅仅知道模型做出了什么预测是不够的，我们更需要知道“为什么”。反事实解释（Counterfactual Explanations, CFEs）提供了一种强大的、可操作性的可解释性方法：它回答了“如果我的输入稍微改变，模...

2026-02-01andy阅读(145)评论(0)

在处理大规模向量搜索时，我们通常需要在搜索速度（延迟）和搜索准确性（召回率）之间做出权衡。Faiss 的 IVF（Inverted File Index）系列索引是实现高性能搜索的关键工具，而 nprobe 参数则是控制这种权衡的核心。 本...

2026-02-01andy阅读(100)评论(0)

在软件开发过程中，我们经常会遇到需要暂停当前工作去处理紧急问题（如生产环境 Bug）或者切换到另一个分支进行验证的情况。如果此时工作区存在尚未完成的代码修改，我们通常不希望提交一个“半成品”的 Commit。这时，git stash 就是解...