标签：如何

2026-03-11andy阅读(368)评论(0)

如何解决 Android 异构计算中的 Fallback 难题：当 NPU 算子不支持时如何平滑回退到 CPU 背景与痛点 在 Android 端侧 AI 开发中，利用 NPU（如高通 Hexagon、联发科 APU）能显著降低推理延时和功...

2026-03-11andy阅读(257)评论(0)

如何构建一个极致省钱的 Serverless MLOps 蓝图 在 AI 模型部署的早期阶段，许多团队都会面临一个棘手的问题：为了维持一个 24/7 在线的推理端点，即使在没有流量的情况下，昂贵的 GPU 实例（如 NVIDIA A10/A...

2026-03-10andy阅读(269)评论(0)

如何利用模型服务网格在 LLM 部署中实现流量管理与安全策略 在生成式 AI 时代，大语言模型（LLM）的部署不再只是简单的端口映射。由于 LLM 推理具有高延迟、显存密集、请求周期长等特点，传统的微服务治理手段难以直接复用。本文将重点探讨...

2026-03-09andy阅读(269)评论(0)

如何利用 MLflow 构建模型资产管理系统：实现从版本控制到平滑退役的全生命周期管理 在 AI 基础设施建设中，模型不仅仅是代码和权重的集合，更是核心资产。随着模型迭代速度的加快，如何有效地追踪不同版本的模型、管理其在开发/生产环境中的状...

2026-03-08andy阅读(239)评论(0)

如何构建具备全链路可追溯性的MLOps流水线以满足AI审计与合规要求 随着《欧盟AI法案》等监管条例的落地，AI系统的合规性已从“可选项”转变为“必选项”。审计机构通常要求开发者证明模型决策的可解释性、数据的合法性以及开发过程的可复现性。本...

2026-03-07andy阅读(248)评论(0)

如何通过 Cookiecutter 构建标准化的 MLOps 模板库：将最佳实践固化为工程脚手架 在 AI 项目从实验走向生产的过程中，最常见的痛点是工程质量的参差不齐。不同的算法工程师可能使用不同的文件夹结构、不同的依赖管理工具，甚至连日...

2026-03-06andy阅读(254)评论(0)

1. 引言 在企业级 AI 落地过程中，最常见的痛点是“实验室模型”与“生产级服务”之间的断层。传统的 MLOps 往往只是脚本的堆砌，缺乏统一的服务化抽象。为了构建真正高效的企业级 AI 平台，我们需要将模型推理、预处理和后处理逻辑封装为...

2026-03-05andy阅读(245)评论(0)

如何通过CI/CD自动化流水线解决模型上线难题：组建高效MLOps团队实战 在AI基础设施的构建中，组建一个高效的MLOps团队不仅是人才的堆砌，更是流程与工具链的深度融合。数据科学家（DS）负责算法逻辑，机器学习工程师（MLE）负责模型工...

2026-03-04andy阅读(339)评论(0)

如何利用 vLLM 实现大语言模型的高吞吐与低延迟推理部署 在 LLM（大语言模型）的生产级部署中，推理延迟和吞吐量是衡量系统性能的核心指标。传统的推理框架由于 KV Cache 管理效率低下，往往面临内存碎片化严重、显存利用率低等挑战。v...

2026-03-03andy阅读(282)评论(0)

核心背景 在 AI 基础设施（AI Infra）的生产实践中，模型更新的风险极高。由于离线评估与在线数据的偏移（Skew），新版模型上线后可能出现延迟激增或预测精度大幅下降。为了保障业务连续性，我们需要构建一套基于模型注册中心与指标驱动发布...