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2025年08月

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  • 回答了问题 2025-08-22

    【教程免费下载】深度实践kvm：核心技术、管理运维、性能优化与项目实施

    可以为大家带来工作上的帮助。
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  • 回答了问题 2025-08-22

    Kimi-K2-Instruct 开了挂一般的推理和调用，底层魔法是什么？

    混合专家架构（MoE）架构原理：Kimi-K2-Instruct 采用混合专家架构，总参数量达1万亿，但每次推理仅激活320亿参数。这种架构通过动态路由机制，将任务分配给特定的专家模块，避免了全模型运算导致的资源浪费。专家调度机制：模型设计了384个专家网络，每个专家专注于特定领域知识或任务类型，如代码生成、逻辑推理等。在推理过程中，模型通过路由机制为每个token动态选择8个最相关的专家进行激活，确保算力资源仅流向与当前任务高度相关的专家网络。多头潜在注意力机制（MLA）优化推理效率：MLA机制进一步优化了模型的推理效率，使模型在处理长文本和复杂任务时表现更加出色。MuonClip优化器训练优化：在预训练阶段，Kimi-K2-Instruct 使用了 MuonClip 优化器，将高 token 效率的 Muon 算法与稳定机制 QK-Clip 融合。这使得模型在15.5万亿 token 上完成预训练，全程未出现一次损失尖峰，显著提升了 token 效率。
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  • 回答了问题 2025-08-22

    如何利用 AI 提升数据库运维效率？

    智能SQL诊断与优化： 如何工作：AI模型可以分析SQL执行计划、历史执行统计信息，自动识别出性能低下的SQL（慢查询、消耗大量资源的查询）。它不仅能指出问题，还能自动推荐或生成更优的索引建议、重写方案，甚至可以直接在测试环境验证后实施优化。 价值：无需DBA手动逐个分析SQL，系统能自动处理绝大部分常见的性能问题。 自动参数调优： 如何工作：数据库有上百个配置参数（如缓冲池大小、内存分配、并发连接数），手动调优极其依赖经验。AI（常使用强化学习）可以在模拟负载或生产环境灰度进行反复试验，找到最优的参数组合，以适应不同的工作负载。 价值：使数据库配置始终保持在最佳状态，提升资源利用率和性能。 智能索引管理： 如何工作：AI持续分析查询模式，自动推荐应该创建哪些新索引以加速查询，同时也会推荐删除那些不再使用或对写入性能影响大于读取收益的冗余索引。 价值：实现索引的全生命周期自动化管理，避免“索引滥用”问题。
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