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大模型推理加速实战:vLLM 部署 Llama3 的量化与批处理优化指南
本文详解如何通过量化与批处理优化,在vLLM中高效部署Llama3大模型。涵盖内存管理、推理加速及混合策略,提升吞吐量并降低延迟,适用于大规模语言模型部署实践。
机器学习模型监控警报系统设计:Prometheus+Evidently 实战教程
本系统采用Prometheus与Evidently双引擎架构,实现从数据采集、智能分析到精准告警的全流程监控。通过时序数据与模型分析深度集成,支持数据漂移检测、性能评估及根因分析,结合Grafana可视化与Alertmanager智能路由,构建高可用、低延迟的监控体系,显著提升异常检测能力与系统稳定性。
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5月前
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当Python同时操作1000个文件时,为什么你的CPU只用了10%?
本文介绍如何构建一个高效的文件处理系统,解决单线程效率低、多线程易崩溃的矛盾。通过异步队列与多线程池结合,实现任务调度优化,提升I/O密集型操作的性能。
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5月前
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模型被挤了?立即查看服务器GPU/CPU占用,别再误杀他人进程!
模型在服务器上跑得好好的,突然就“卡”了甚至被挤掉?别急着抱怨!本文手把手教你如何优雅地查看共享服务器的CPU和GPU占用情况,学会做一个有素质的“共享玩家”,告别模型被挤的尴尬!文末还有硬核忠告和Linux学习建议。
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5月前
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来自: 云存储
OSS监控体系搭建:Prometheus+Grafana实时监控流量、错误码、存储量(开源方案替代云监控自定义视图)
本方案基于Prometheus构建OSS监控系统,涵盖架构设计、指标采集、可视化、告警及性能优化,助力企业实现高可用、低成本的自建监控体系。
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5月前
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来自: 弹性计算
“服务器罢工前的预言术”:用AI预测系统状态真香指南
“服务器罢工前的预言术”:用AI预测系统状态真香指南
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5月前
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Spring Boot 可视化监控
本文介绍了如何通过Spring Actuator、Micrometer、Prometheus和Grafana为Spring Boot应用程序添加监控功能。首先创建了一个Spring Boot应用,并配置了Spring Actuator以暴露健康状态和指标接口。接着,利用Micrometer收集应用性能数据,并通过Prometheus抓取这些数据进行存储。最后,使用Grafana将Prometheus中的数据可视化,展示在精美的仪表板上。整个过程简单易行,为Spring Boot应用提供了基本的监控能力,同时也为后续扩展更详细的监控指标奠定了基础。
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6月前
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来自: 云原生
不懂 PromQL,AI 智能体帮你玩转大规模指标数据分析
PromQL AI 智能体上线。本文将从自然语言生成 PromQL 实践视角,探讨如何构建知识库、与大模型进行交互、最终生成符合需求的 PromQL 语句。本文还介绍了在 MCP 和云监控控制台下使用 AI 智能体的用例。
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