标签：解决

2026-02-21andy阅读(11)评论(0)

如何解决在线和离线特征计算中的一致性与漂移问题 在机器学习系统中，训练-预测偏差（Training-Serving Skew） 是最令人头疼的问题之一。其核心矛盾在于：离线训练时我们使用基于批处理（Batch）的 SQL 或 Spark 逻...

2026-02-17andy阅读(27)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...

2026-02-09andy阅读(42)评论(0)

在进行大规模模型训练时，我们通常采用分布式数据并行（DDP）来加速训练过程。然而，如果不恰当地处理数据加载，很容易导致不同工作节点（GPU/进程）之间的数据读取任务不均衡，进而造成GPU等待I/O，降低整体训练效率。 本文将聚焦于 PyTo...

2026-02-05andy阅读(54)评论(0)

简介：集群倾斜与 Shard 数量的关系 Elasticsearch 集群倾斜（Cluster Skew）是指集群中的数据分片（Shard）在数据节点上分布不均匀，导致部分节点负载过高，而其他节点资源闲置。这不仅浪费了硬件资源，还会影响查询...

2026-02-04andy阅读(48)评论(0)

Faiss (Facebook AI Similarity Search) 是一个高效的向量相似度搜索库。然而，在将其部署到需要高并发查询的环境（例如 Web 服务）时，如果简单地使用 Python 的多线程，很快就会遇到性能急剧下降甚至不...

2026-02-03andy阅读(55)评论(0)

Elasticsearch 的查询速度是系统性能的关键指标。当用户报告搜索变慢时，我们往往难以确定瓶颈是出在特定的查询子句、过滤器、还是聚合计算上。Profile API 就是 Elasticsearch 提供的“X光片”，能够精确地诊断查...

2026-02-02andy阅读(65)评论(0)

梯度检查点（Checkpointing Recomputation）：用时间换空间的终极手段 随着深度学习模型规模的爆炸式增长，特别是大型语言模型（LLMs）的出现，训练过程中 GPU 显存不足（OOM, Out Of Memory）成为了...

2026-01-29andy阅读(70)评论(0)

Docker 作为容器技术的基石，解决了应用打包和环境隔离的难题。然而，当应用进入生产环境，对稳定性、伸缩性和可管理性提出要求时，仅靠 Docker CLI 或 Docker Compose 就显得力不从心。这就是为什么 Docker 之后...