标签：加载

2026-02-16andy阅读(30)评论(0)

在端侧AI应用中，模型的权重文件（如TFLite、MNN或NCNN的bin文件）往往体积庞大。传统的模型加载方式涉及多次数据拷贝，这不仅耗时，更严重拖慢了App的启动速度。 问题所在：传统文件加载的瓶颈 传统的read()系统调用加载过程如...

2026-02-06andy阅读(85)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...

2026-02-05andy阅读(48)评论(0)

座舱AI（如驾驶员监控系统DMS、乘客识别、语音交互模型）对响应速度有极高要求。用户不希望在上车启动车辆时，需要等待数秒才能使用AI功能。AI模型从存储介质加载到内存并准备好进行首次推理的过程，即为“冷启动”。本文将介绍两种核心优化技术：权...

2026-02-05andy阅读(54)评论(0)

作为资深开发者，我们有时需要保护部分核心代码不以明文形式部署。Python 强大的导入系统（Import System）为我们提供了实现此目的的手段：自定义导入钩子（Import Hook）。通过向 sys.meta_path 注入自定义的...

2026-02-03andy阅读(72)评论(0)

许多个人站长在使用海外VPS，特别是价格相对低廉的服务商时，会遇到一个奇怪的网络现象：当我们在本地电脑上测试访问服务器（去程）时，路由路径看起来很直，例如直接跨越太平洋到达美国西海岸。然而，一旦我们从服务器端反向测试回传路径（回程），却发现...

2026-01-31andy阅读(49)评论(0)

在 AI 部署和推理加速的过程中，模型加载速度是影响启动时间和用户体验的关键因素之一。特别是对于拥有数千万甚至数十亿参数的大规模模型，例如大型语言模型（LLMs），加载 state_dict 往往需要大量时间。 本文将深入探讨 PyTorc...

2026-01-14andy阅读(101)评论(0)

对于运行在VPS或公有云虚拟机上的Java应用来说，理解JVM（Java虚拟机）如何管理类是优化性能和排查启动问题的关键。Java类的生命周期涉及五个核心阶段：加载、连接、初始化、使用和卸载。 本文将重点关注其中最关键且最易操作观察的阶段：...

2025-12-25andy阅读(202)评论(0)

在构建低延迟的AI推理服务，特别是依赖实时数据查询的RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统或特征存储（Feature Store）时，数据库的性能至关重要。当数据库（如PostgreSQL）经历重启（即冷...

2025-11-27andy阅读(217)评论(0)

在AI模型训练和部署环境中，内存（RAM）和显存（VRAM）的管理是性能优化和稳定性保障的关键。当系统出现性能下降、交换空间（Swap）使用过多，或者直接触发OOM（Out of Memory）错误时，首要任务是找到并分析占用系统内存最多的...

2025-11-14andy阅读(265)评论(0)

在深度学习模型训练中，GPU的计算速度远超CPU的数据准备和I/O速度。如果数据加载跟不上GPU的消费速度，就会出现“GPU饥饿”（GPU Starvation），导致GPU资源闲置，浪费了昂贵的计算时间。本文将深入探讨PyTorch中配置...