标签：data

2026-02-17andy阅读(40)评论(0)

导语：数据世系在AI可解释性与可审计性中的核心价值 在AI模型部署和运维（MLOps）的实践中，模型输出的可靠性往往取决于其训练数据的质量和版本。当模型在生产环境中出现意外行为或偏差时，我们必须能够迅速且精确地回答一个关键问题：这个模型是使...

2026-02-15andy阅读(32)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...

2026-02-13andy阅读(52)评论(0)

在分布式深度学习训练中，尤其是在使用数据并行（Data Parallel，如PyTorch DDP或Horovod）时，我们常常追求训练速度与GPU数量的线性扩展。但在使用标准万兆以太网（10GbE）作为节点间通信主干时，一旦GPU数量增加...

2026-02-06andy阅读(48)评论(0)

在TensorFlow中，tf.data管道是高效数据加载的关键。然而，许多用户在使用复杂的预处理步骤（尤其是涉及大量Python原生操作时）会遇到内存占用持续增长，甚至耗尽系统资源的问题。这通常不是操作系统意义上的“内存泄漏”，而是由于数...

2026-02-05andy阅读(52)评论(0)

在进行大规模深度学习训练时，数据预处理（例如图像解码、复杂的几何变换、特征提取）往往是整个训练流程中的性能瓶颈。尤其在分布式训练和多轮迭代（多Epoch）场景下，这些耗时的预处理步骤会被重复执行，造成巨大的计算浪费，并拖慢训练启动速度。 T...

2026-02-05andy阅读(81)评论(0)

在深度学习模型的训练过程中，数据读取和预处理（即I/O操作）往往是制约GPU或NPU利用率的瓶颈。TensorFlow的tf.data.Dataset API是解决这一问题的核心工具。然而，如果使用不当，即使是高效的API也会拖慢整体训练速...

2026-02-04andy阅读(99)评论(0)

在现代的AI基础设施中，模型训练和部署是一个高度迭代的过程。如果无法精确地追溯“哪个模型使用了哪份数据”以及“该数据在哪个时间点经过了哪个预处理脚本”，那么当模型表现下降时，排查问题将变得异常困难。实现数据和模型日志的完整可追溯性（Data...