标签：模型

2026-02-06andy阅读(19)评论(0)

AI模型的部署绝非简单地将一个.pkl或.onnx文件扔到服务器上。在将模型投入生产环境（尤其是涉及高风险或高流量的场景）之前，进行严格的审计是确保可靠性、合规性和性能的关键步骤。本文将详细介绍如何构建一个实用的AI模型审计清单，并提供实操...

2026-02-06andy阅读(23)评论(0)

在训练万亿参数（TB级权重）的大型语言模型（LLM）时，断点续训（Checkpointing）是至关重要的一环。然而，传统的PyTorch保存方式通常需要Rank 0节点聚合所有权重，这会导致严重的I/O瓶颈和内存溢出，使得保存一次权重可能...

2026-02-06andy阅读(22)评论(0)

在高风险应用场景（如金融信贷审批、医疗诊断辅助、自动驾驶决策）中，纯粹依赖AI模型输出是不可接受的。我们需要设计一个鲁棒的“人类干预”机制（Human-in-the-Loop, HITL），以确保模型的决策安全、可控且可追溯。 本文将聚焦于...

2026-02-04andy阅读(31)评论(0)

如何利用RDMA/RoCE v2实现大模型训练的极致加速：深度解析‘零拷贝’网络通信 随着AI模型规模（如LLM）的爆炸式增长，分布式训练已成为常态。然而，传统的网络通信方式（基于TCP/IP）在多GPU节点间传输海量梯度和参数时，会造成严...

2026-02-04andy阅读(24)评论(0)

在车载视觉系统中，对推理速度和功耗的要求极为严苛。NVIDIA TensorRT (TRT) 是优化和部署深度学习模型到NVIDIA GPU（如Jetson或Drive系列）的首选工具。然而，在将PyTorch或TensorFlow训练好的...

2026-02-04andy阅读(31)评论(0)

在现代MLOps实践中，模型性能监控（如准确率、延迟、数据漂移）已成为标配。然而，仅仅知道模型表现不好是不够的，我们更需要知道为什么。这时，模型可解释性（Explainable AI, XAI）的持续监控就显得尤为重要。 本文将深入探讨如何...

2026-02-04andy阅读(37)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(33)评论(0)

投机采样（Speculative Decoding）详解：用小模型带路给大模型加速的黑科技 随着大型语言模型（LLM）的尺寸不断增大，推理速度成为了制约其广泛应用的关键瓶颈。标准的自回归（Autoregressive）采样模式要求模型每生成...

2026-02-03andy阅读(32)评论(0)

Kubernetes (K8s) 的核心设计要求之一是“IP-per-Pod”模型，即每个 Pod 都有一个唯一的 IP 地址，并且所有 Pod 都可以无需 NAT 地互相通信，无论它们位于哪个节点上。在单节点内部，这相对容易实现（通常通过...

2026-02-03andy阅读(18)评论(0)

在车载监控系统（OMS）或驾驶员状态监测系统（DMS）中，需要实时、高效地处理来自高清摄像头的原始视频流。传统的I/O操作（如read()）涉及多次数据拷贝：从摄像头硬件缓冲区到内核缓冲区，再从内核缓冲区拷贝到用户空间缓冲区。对于高分辨率、...