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大型企业云原生ML模型部署实践：Kubernetes赋能多团队多框架
在大型企业中构建统一的、云原生的机器学习平台，模型部署无疑是核心且最具挑战性的环节之一。面对多团队、多框架的复杂性，如何利用我们已有的Kubernetes经验，打造一个既能满足弹性伸缩、统一监控，又能兼顾效率与治理的模型部署系统，是我们A...
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AI场景下GPU资源优化：平衡深度学习训练与在线服务稳定性的策略与实践
在AI大行其道的今天，GPU已成为支撑深度学习训练和推理的核心算力。然而，作为AI基础设施的负责人，我深知平衡团队内部深度学习工程师对GPU资源“永不满足”的需求，与在线服务必须保障的稳定性，是一个长期且棘手的挑战。工程师们抱怨训练任务排...
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Transformer实时翻译推理加速：注意力机制深度优化与实践
公司要上线实时翻译服务，Transformer模型的效果虽好，但推理延迟一直是横亘在“好用”和“能用”之间的一道坎。尤其是在对响应速度要求极高的实时场景下，如何能在不大幅牺牲翻译质量的前提下，显著提升推理速度，是每个开发者都绕不开的挑战。...
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从日志监控到全链路追踪:网易严选监控平台三年演进实录
2018年的某个深夜,我被连续三次电话告警惊醒。大屏上某核心服务的错误日志量突然激增30倍,但运维团队却在日志风暴中迷失方向——这正是推动我们重构监控体系的转折点。 第一阶段:日志收集的困局 早期采用ELK架构日均处理2TB日志,...
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微服务架构下：实现代码级错误追踪与定位的实战方案
在微服务架构日益普及的今天，尽管它带来了高内聚、低耦合、独立部署等诸多优势，但同时也引入了系统复杂度的指数级增长。每次服务的迭代或部署，都可能在看似稳定的系统中埋下新的隐患。用户反馈中提到的“目前的错误监控系统只能简单地告警某个服务异常，...
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微服务架构下如何有效进行服务治理：核心策略与实践
在微服务架构日益普及的今天，系统由无数独立服务组成，其复杂性也随之剧增。单个服务的故障，或流量激增，都可能导致“雪崩效应”，影响整个系统的稳定性和可用性。因此， 服务治理 成为了微服务实践中不可或缺的一环，它旨在通过一系列策略和机制，确保...