标签：如何

2026-02-06andy阅读(41)评论(0)

Elasticsearch（ES）的性能和稳定性在很大程度上取决于其内存管理。合理的内存分配，尤其是对JVM堆内存（On-Heap）和操作系统文件系统缓存（Off-Heap）的平衡配置，是优化ES集群的关键。 1. JVM 堆内存（Heap...

2026-02-05andy阅读(44)评论(0)

在现代云原生架构中，持久化存储的自动化管理是高效运维的关键。Kubernetes 的 StorageClass 机制不仅定义了存储的类型和属性，更核心的是实现了“动态创建（Dynamic Provisioning）”功能，使得用户无需手动创...

2026-02-05andy阅读(48)评论(0)

导语：从政策到基础设施的落地 AI治理框架（AIGF）不再是仅仅停留在法律或伦理层面的抽象文档。对于AI基础设施和模型部署团队而言，AIGF必须转化为可执行、可审计、可追溯的技术流程。这意味着，我们必须利用现有的MLOps工具链（如MLfl...

2026-02-04andy阅读(92)评论(0)

在现代的AI基础设施中，模型训练和部署是一个高度迭代的过程。如果无法精确地追溯“哪个模型使用了哪份数据”以及“该数据在哪个时间点经过了哪个预处理脚本”，那么当模型表现下降时，排查问题将变得异常困难。实现数据和模型日志的完整可追溯性（Data...

2026-02-03andy阅读(65)评论(0)

在 Kubernetes (K8s) 中，标准的 Service (如 ClusterIP 或 NodePort) 通常用于在 Pod 集合前提供一个稳定的、负载均衡的虚拟 IP。然而，对于需要感知集群内所有成员状态的分布式有状态应用（如 ...

2026-02-03andy阅读(55)评论(0)

Elasticsearch 的查询速度是系统性能的关键指标。当用户报告搜索变慢时，我们往往难以确定瓶颈是出在特定的查询子句、过滤器、还是聚合计算上。Profile API 就是 Elasticsearch 提供的“X光片”，能够精确地诊断查...

2026-02-02andy阅读(58)评论(0)

作为一名搜索技术专家，我们深知默认的分词器（如Standard Analyzer）在处理特定业务术语或同义词时往往力不从心，导致用户搜索词和文档内容无法精确匹配，从而造成召回率低下。解决这一问题的关键在于定制化分析过程，特别是引入同义词（S...

2026-02-02andy阅读(57)评论(0)

在将 PyTorch 模型部署到资源受限的移动设备（如 Android/iOS）或嵌入式系统时，性能优化是至关重要的环节。PyTorch 提供了 TorchScript 机制，允许将模型序列化并在非 Python 环境中运行。而 torch...

2026-02-02andy阅读(76)评论(0)

在现代 Python 编程中，尤其是使用 asyncio 进行高并发开发时，管理状态和上下文是一个常见挑战。如果你习惯使用全局变量来存储请求相关的信息（例如，请求 ID、用户会话数据），在异步环境中会立即遇到问题：当事件循环在不同任务之间切...

2026-02-01andy阅读(92)评论(0)

在 Kubernetes (K8s) 集群的运维中，日志采集是至关重要的一环。我们通常需要确保集群中的每一个工作节点都运行一个日志采集代理（例如 Fluentd, Filebeat 或 Logstash shipper），以实时收集并转发宿...