汤不热吧

2026-02-09andy阅读(9)评论(0)

深度学习模型训练过程中，如果发现训练损失（Loss）突然飙升并变为NaN（Not a Number），通常标志着梯度爆炸或数值溢出。虽然直接的数值问题需要ML工程师从模型结构、学习率、或数据预处理层面解决，但作为Infra（基础设施）工程师...

2026-02-09andy阅读(7)评论(0)

在复杂的AI模型部署环境中，模型漂移（Model Drift）、数据偏移（Data Skew）或恶意攻击都可能导致灾难性的业务后果。建立一个有效的AI安全“保险”机制，核心在于将抽象的风险转化为可量化的、可实时监控的指标，并基于此指标触发自...

2026-02-09andy阅读(10)评论(0)

在构建大规模向量搜索系统时，我们经常面临“非对称搜索”场景：查询向量（Query Vector）通常保持高精度（浮点型），而数据库中的索引向量（Database Vector）为了节省存储和提高I/O效率，会使用量化压缩技术（如Produc...

2026-02-09andy阅读(11)评论(0)

在复杂的软件项目中，Bug 的发现往往滞后于其引入的时间。当一个 Bug 出现时，如果提交历史（Commit History）非常庞大，手动检查每一个 Commit 来确定是哪一次更改引入了问题，无疑是耗时且低效的。幸好，Git 提供了一个...

2026-02-09andy阅读(9)评论(0)

引言 在训练大型深度学习模型时，显存（VRAM）往往是最大的瓶颈之一。TensorFlow 2.x 引入了强大的混合精度训练（Mixed Precision Training）功能，允许我们在不牺牲模型精度的情况下，大幅减少显存占用并提高训...

2026-02-09andy阅读(8)评论(0)

SavedModel 格式详解：为什么它是 TensorFlow 生产环境下模型持久化的唯一真神 在 TensorFlow 生态系统中，模型持久化有两种常见方式：Keras H5 格式（.h5）和 SavedModel 格式。虽然 H5 格...

2026-02-09andy阅读(9)评论(0)

在进行大规模模型训练时，我们通常采用分布式数据并行（DDP）来加速训练过程。然而，如果不恰当地处理数据加载，很容易导致不同工作节点（GPU/进程）之间的数据读取任务不均衡，进而造成GPU等待I/O，降低整体训练效率。 本文将聚焦于 PyTo...

2026-02-09andy阅读(14)评论(0)

在现代深度学习分布式训练中，NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) 是实现高性能 GPU 间通信的核心工具。NCCL 提供了多种通信算法来优化 All-Reduce、Broadcast...

2026-02-09andy阅读(9)评论(0)

对于使用 Nginx 或 Apache 作为前端代理的个人站长来说，502 Bad Gateway 错误是噩梦般的存在。用户访问时出现这个错误，通常意味着前端代理（Nginx）无法从后端应用服务器（通常是 PHP-FPM 进程）那里获取到响...

2026-02-09andy阅读(11)评论(0)

别让你的密钥在内存里裸奔：车载 HSM 硬件安全模块的实战加密方案 在现代汽车电子架构中，安全是重中之重。无论是 V2X 通信、安全启动（Secure Boot）还是空中下载（OTA）固件更新，都需要依赖强大的加密技术来保证数据和系统的完整...