标签：详解

2026-02-02andy阅读(3)评论(0)

如何针对车载垂直领域构建高效的 RAG 知识库：提升座舱大模型知识准确性 在汽车座舱环境中部署大模型（LLM）面临两大挑战：一是模型必须理解高度专业化的汽车术语和操作指南；二是用户对实时、准确的答案有极高要求，不能容忍“幻觉”（Halluc...

2026-02-02andy阅读(2)评论(0)

在高性能的并发编程中，控制任务的执行时间和优雅地管理资源至关重要。Python 的 concurrent.futures 模块提供了一个高级接口来异步执行可调用对象，它内置了对任务超时和资源释放的支持。 本文将详细介绍如何使用 Thread...

2026-02-01andy阅读(5)评论(0)

在Kubernetes（K8s）中部署无状态应用（如Web服务器）通常使用Deployment，但对于MySQL、Kafka或ZooKeeper这类有状态应用，它们需要稳定的网络标识和持久化存储。这时，我们就需要使用StatefulSet。...

2026-02-01andy阅读(5)评论(0)

TorchScript 是 PyTorch 官方提供的编译器，用于将 PyTorch 模型从灵活的 Python 动态图环境转换成高性能的静态图表示。这种静态图格式可以脱离 Python 解释器运行，实现推理加速，并支持在 C++ 或其他生...

2026-02-01andy阅读(10)评论(0)

在现代深度学习中，模型和数据集的规模爆炸式增长，使得分布式训练成为常态。PyTorch 的 torch.distributed 包提供了一系列高效的通信原语（Collective Operations），这些原语是实现数据并行（DDP）和模...

2026-01-31andy阅读(13)评论(0)

为什么 ZeRO-3 能让单卡跑起“塞不下”的模型？ 随着大语言模型（LLM）的尺寸不断膨胀，GPU的显存往往成为训练过程中的最大瓶颈。一个1750亿参数的模型（如GPT-3），即使使用混合精度（FP16/BF16），仅参数、梯度和优化器状...

2026-01-31andy阅读(13)评论(0)

如何解决 Elasticsearch 深度分页问题：Scroll 与 Search After 实战指南 在使用 Elasticsearch 进行数据查询时，我们通常使用 from 和 size 参数来实现分页。然而，当试图获取大量分页结果...

2026-01-31andy阅读(10)评论(0)

在现代智能座舱中，语音交互的体验直接决定了用户的满意度。传统的云端 ASR（自动语音识别）虽然识别精度高，但其固有的网络传输和全句等待时间，使得端到端延迟通常在数百毫秒甚至秒级，难以满足实时交互对“零延迟”的严苛要求。 本文将聚焦如何结合离...

2026-01-31andy阅读(14)评论(0)

概述：为什么需要分布式 Faiss 检索 随着深度学习模型产生的向量维度和数量爆炸式增长（例如，十亿级以上的向量），单台服务器的内存和计算能力（即使配备了多张高性能 GPU）也难以完全容纳和处理。Faiss 提供了强大的机制来应对这种超大规...

2026-01-31andy阅读(14)评论(0)

在构建大型深度学习模型时，分布式数据并行（DDP）是提高训练速度的关键技术。然而，许多人误以为分布式训练只是简单地将模型复制到多张卡上并行计算。事实并非如此，真正的效率瓶颈在于梯度同步。PyTorch DDP通过其独特的梯度桶（Gradie...