标签：故障

2026-03-11andy阅读(46)评论(0)

在现代 AI 基础设施中，MLOps 平台不仅要处理常规的模型训练与部署，还需面对 GPU 资源碎片化、模型性能漂移以及复杂推理流水线中的延迟抖动。传统的基于阈值的告警往往导致‘告警风暴’。本文将介绍如何结合 Prometheus 监控数据...

2026-03-03andy阅读(68)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...

2026-02-28andy阅读(69)评论(0)

如何利用 PyTorch Elastic 实现分布式训练的弹性伸缩与故障自动恢复 在超大规模深度学习训练任务中，集群稳定性是一个巨大的挑战。传统的分布式训练方案（如静态 MPI）往往由于单个节点的 GPU 掉卡、OOM 或网络故障导致整个训...

2026-02-08andy阅读(134)评论(0)

在复杂的云原生环境中，应用故障的排查效率直接决定了系统的可用性。Kubernetes（K8s）提供了强大的工具集，但如何系统地使用它们是关键。本文将介绍一套高效的“线上排障四步走”方法论，即利用 Events、Describe、Logs 和...

2025-11-16andy阅读(228)评论(0)

在AI模型部署和基础设施管理中，高可用性（HA）存储至关重要。这不仅包括存储模型二进制文件，更重要的是存储关键的元数据，如模型版本控制、A/B测试配置、推理请求日志以及分布式训练的检查点（Checkpoints）。如果存储层发生故障，整个服...