标签：怎样

2026-02-24andy阅读(289)评论(0)

如何通过 Kubeflow Pipelines 深入解耦并并行化 AI 训练流水线 在现代 AI 生产环境中，单一的巨型脚本（Monolithic script）已成为迭代效率的杀手。通过将 AI 流程分解为有向无环图（DAG），我们可以实...

2026-02-24andy阅读(300)评论(0)

如何利用 Ascend C 手写高性能算子：解决昇腾模型不支持算子的终极方案 在将深度学习模型部署到昇腾（Ascend）昇腾 AI 处理器时，经常会遇到某些算子在 CANN 算子库中不存在或者性能不达标的情况。这时，使用 Ascend C（...

2026-02-24andy阅读(259)评论(0)

如何利用 sync.Pool 缓解高并发场景下的 GC 压力与对象频繁分配 在 Go 语言的高并发网络编程或高性能服务开发中，频繁地创建和销毁临时对象（如 []byte 缓冲区、小结构体等）会给垃圾回收器（GC）带来巨大的扫描与清理压力，导...

2026-02-23andy阅读(352)评论(0)

如何利用 Optuna 结合 Hyperband 算法实现高效的分布式超参数优化 在深度学习模型的开发过程中，超参数搜索（HPO）往往是消耗计算资源最多的环节之一。为了在有限的时间内找到最优参数，我们需要解决两个核心问题：一是搜索算法的高效...

2026-02-22andy阅读(284)评论(0)

如何利用DVC与向量数据库实现RAG文档库的严格版本化管理 在生产级别的RAG（检索增强生成）系统构建中，开发者常面临一个痛点：原始文档（如PDF、Markdown）在不断迭代更新，但向量数据库（Vector DB）中的索引往往缺乏对应关系...

2026-02-22andy阅读(292)评论(0)

如何通过 runtime.SetFinalizer 捕捉 Go 对象的生命周期终点与内存泄漏 在 Go 语言的开发过程中，内存管理主要由垃圾回收器（GC）自动化处理。然而，在处理系统资源（如文件描述符、网络连接）或排查复杂的内存泄漏时，了解...

2026-02-17andy阅读(374)评论(0)

在构建可靠的AI模型时，数据的质量是决定模型性能和稳定性的基石，正所谓“Garbage In, Garbage Out”。如果训练数据或推理数据中包含缺失值、异常值或分布偏移，即使是最先进的模型也会失效。Great Expectations...

2026-02-17andy阅读(311)评论(0)

在 Go 语言的并发模型中，goroutine 的调度是自动且高效的。然而，当遇到极端 CPU 密集型（CPU-bound）任务，并且这些任务在执行过程中从不进行系统调用、网络I/O或锁操作时，可能会导致一个问题：调度器饥饿（Schedul...

2026-02-16andy阅读(273)评论(0)

在现代AI系统中，特征平台（Feature Platform, FP）是连接数据工程和模型服务的关键枢纽。它的任何中断，无论是数据丢失还是服务延迟，都会直接影响到实时预测的准确性和用户体验。因此，实现高可用性（HA）和容错机制（FT）是特征...

2026-02-15andy阅读(278)评论(0)

如何使用TFX Data Validation (TFDV)确保AI训练管道的数据质量和一致性 在MLOps实践中，模型性能的衰退往往不是因为模型算法本身，而是因为数据质量或分布发生变化（数据漂移或模式偏差）。“脏数据”进入训练管道是致命的...