标签：ai

2025-11-27andy阅读(154)评论(0)

在AI模型训练和部署环境中，内存（RAM）和显存（VRAM）的管理是性能优化和稳定性保障的关键。当系统出现性能下降、交换空间（Swap）使用过多，或者直接触发OOM（Out of Memory）错误时，首要任务是找到并分析占用系统内存最多的...

2025-11-27andy阅读(148)评论(0)

在AI模型开发和部署过程中，为团队提供一个共享但隔离的环境是基础设施工程师面临的核心挑战。JupyterHub是理想的解决方案，但要实现多租户的安全隔离和资源公平分配，必须依赖强大的容器编排工具——Kubernetes (K8s)。本文将深...

2025-11-25andy阅读(130)评论(0)

在AI模型部署和推理服务中，传统的Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 往往力不从心。HPA通常基于CPU或内存利用率，但这无法准确反映AI工作负载的真实压力，尤其是在GPU密集型任务、异步批...

2025-11-24andy阅读(146)评论(0)

在多租户（Multi-Tenant）AI集群环境中，资源共享是常态，但“邻里喧嚣”（Noisy Neighbor）和数据安全问题是核心挑战。本文将深入探讨如何利用NVIDIA的硬件级隔离技术Multi-Instance GPU (MIG)和...

2025-11-23andy阅读(150)评论(0)

在AI基础设施（AI Infra）领域，模型服务的稳定性和性能直接影响业务成果。传统的系统监控（如CPU负载、内存）已不足以反映用户体验和模型健康状态。本文将聚焦于如何借鉴Google SRE实践中的“黄金指标”（Golden Signal...

2025-11-20andy阅读(126)评论(0)

在AI模型部署的后端服务中，代码安全是至关重要的一环。许多AI服务使用Python（如Flask/FastAPI）和Go等语言编写，它们往往需要处理用户输入、加载模型文件，这些操作如果不加注意，很容易引入如不安全的反序列化（例如著名的“Pi...

2025-11-19andy阅读(142)评论(0)

在AI模型部署中，确保新模型版本的稳定性和性能至关重要。直接将新模型全面上线（Big Bang Release）风险极高。A/B测试和Canary发布是两种主流的渐进式发布策略，它们允许我们在生产环境中安全地验证新模型。 我们将重点介绍如何...

2025-11-13andy阅读(190)评论(0)

在现代AI训练中，数据访问速度往往成为GPU利用率的瓶颈，尤其是在处理TB甚至PB级数据集时。传统的HDD存储或低速网络存储无法满足大规模模型（如LLMs或高分辨率CV模型）对高吞吐量和低延迟I/O的需求。基于NVMe All-Flash阵...

2025-11-12andy阅读(189)评论(0)

1. AI训练中的I/O挑战与高性能存储需求 在大规模AI训练，特别是LLMs和大型视觉模型的训练场景中，数据加载速度往往成为限制GPU利用率的瓶颈。当数千个GPU同时从存储系统读取数百TB甚至PB级的数据时，传统的网络文件系统（如NFS）...

2025-11-10andy阅读(169)评论(0)

随着AI模型规模的爆炸式增长，GPU资源成为了AI基础设施中最昂贵的组成部分。对于共享的AI训练平台，缺乏精细化的GPU使用率和成本监控机制，会导致资源滥用和难以实现合理的项目/用户级别的费用分摊（Chargeback）。 本文将深入探讨如...