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大模型预训练的工程复杂度不仅来自模型本身的参数规模，更来自分布式训练过程中跨设备通信、计算资源调度、以及训练状态持久化（Checkpoint）带来的系统性开销。torchtitan 是 PyTorch 官方提供的大模型预训练参考实现，基于原生 PyTorch 分布式接口构建，支持 FSDP（Fully Sharded Data Parallel）与张量并行（Tensor Parallel）等主流并
本文通过一个网站从零到亿级用户的发展历程，系统梳理了架构演进的13个关键阶段。每个阶段都围绕"为什么改"、"怎么改"、"解决什么问题"展开，展示了如何通过引入新组件和拆分方式突破性能瓶颈。从单机架构到微服务、容器化、云原生，架构演进本质是用空间换时间、复杂度换性能，始终围绕高性能、高可用、可扩展等核心目标。文章强调没有完美架构，只有适合业
随着新能源大规模并网，传统微电网架构面临间歇性发电、消纳不足等挑战。微电网与源网荷储深度融合通过智能调度、柔性并网等技术，构建自主可控的智慧能源系统。该系统具备并网/孤网无缝切换、储能双向调控等功能，可提升供电可靠性至99.99%，新能源消纳率超90%，降低用电成本20%-40%。目前已在工业园区、数据中心等场景成功应用，未来将向AI智能调度、多微网集群方向发展，成为新型电力系统的重要支撑单元。
这篇文章帮你搞定 LangGraph 分布式追踪的底层原理，从 Trace/Span 到全链路可观测
Google在I/O 2026大会上宣布Gemini 3.5 Flash模型免费开放，为开发者和AI爱好者提供接近旗舰级的AI能力。该模型在多项基准测试中超越前代产品，响应速度快4倍，特别适合Agent开发、多任务协同和图形生成。用户可通过多种途径免费使用，包括Gemini应用、Google AI Studio等。多家企业已将其应用于商业场景。作为完全免费的顶级AI模型，Gemini 3.5 Fl
分布式训练的“隐形杀手”——昇腾ops-broadcast广播算子库避坑与优化指南
从“Hello World”到“分布式训练”——昇腾cann-samples官方样例库极速上手指南
大模型训练的“瓶颈杀手”——HCCL集合通信库深度解析与实战优化
分布式语音识别系统由三个核心组件构成：边缘节点、云端服务器和通信网络。边缘节点部署在终端设备（如智能手机、IoT 设备），负责实时语音信号采集和初步处理；云端服务器提供大规模模型训练和复杂识别任务；通信网络则实现数据同步。边缘模块：处理本地语音输入，提取关键特征。云端模块：执行深度学习和模型优化。协同层：协调数据流，确保高效交互。C++ 作为实现语言，优势在于其运行时效率。
$ \begin{array}{c|c|c} \text{指标} & \text{优化前} & \text{优化后} \ \hline \text{端到端延迟} & 320\text{ms} & 89\text{ms} \ \text{网络带宽} & 12\text{Mbps} & 3.2\text{Mbps} \ \text{单词错误率(WER)} & 8.7% & 5.1% \ \end{ar
又给自己开了个天坑要填，在给自己挖坑这件事儿上，我一直都很清新脱俗…求鼓励求建议，要不然感觉很难坚持下去了哈哈哈…如果对这个系列有什么想法和诉求，十分欢迎交流讨论！
通过 vllm 和 ray 结合，使用 4 台 A10 显卡 部署 qwen2.5 14b 全参数推理模型。实现分布式推理模型部署的方法。解决单机单卡显存不够，模型推理效率低等问题。
在数字化业务高速发展的今天，企业更常见也更容易踩线的问题之一，就是数据采集如何做到合规化。很多团队把重点放在“能不能采到”，却忽略了“是否可以合法、正当地采到”。一旦越界，轻则投诉、访问约束，重则面临监管处罚、品牌受损和合作终止。对希望长期经营数据能力的企业来说，合规不是拖慢效率的约束，而是提升业务韧性的基础。以 Dataify 这类强调数据治理与可持续采集能力的平台思路来看，真正成熟的数据采集体
这篇文章讲述了一位后端开发者如何从零开始复刻企业级API开放平台的完整过程。作者通过实践深入理解了微服务架构的核心原理，分享了技术选型的思考过程（如从Zuul迁移到Spring Cloud Gateway以解决性能瓶颈），详细介绍了JWT认证、AppKey签名机制等关键模块的实现，以及遇到的典型问题（如Token刷新、重放攻击防护）和解决方案。项目采用Spring Boot全家桶+Dubbo+Na
相信很多做过AI Agent开发的同学都有过类似经历：花半天时间写了个单体Agent Demo，能调大模型、查天气、算数学题、写文案，跑起来特别顺，觉得AI Agent也不过如此。但一放到生产环境，用户量涨到100+，要同时支持文案生成、海报制作、视频剪辑、数据统计十几种功能，响应直接从2秒涨到30秒，偶尔某个工具调用出错整个程序直接崩溃，加机器也没用——这就是单体架构的天然瓶颈。AI Agent
本文基于Spark分布式计算框架构建了一套教育大数据分析系统，通过虚拟机集群实现了教育数据的多维度处理与分析。系统采用Lambda架构，整合Spark Core、SparkSQL、MLlib和GraphX等技术模块，完成数据清洗、统计分析、实时计算、机器学习预测和图谱分析等功能。利用Flask提供14个REST API接口，Vue3前端集成ECharts实现可视化展示。测试表明，系统能高效处理25
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