logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

高并发网络服务的参数排查

本文以并发运行时中的典型故障链路说明排查和设计方法。文中的告警、数字与“线上”叙述如未给出来源,均应视为示例条件;落地前请在自己的版本、负载和资源约束下复测。:本文涉及的案例、图表和数值用于说明评估方法,不构成特定生产环境的性能承诺。复现时请记录语言与运行时版本、依赖版本、操作系统与 CPU/内存限制、输入和并发模型、预热与统计窗口,并提供可执行的测试命令及失败路径。下面用一个本地配置缓存失效的示

#人工智能#语言模型#后端 +1
网络协议栈丢包时的处置流程

本文以并发控制中的典型故障链路说明排查和设计方法。文中的告警、数字与“线上”叙述如未给出来源,均应视为示例条件;落地前请在自己的版本、负载和资源约束下复测。:本文涉及的案例、图表和数值用于说明评估方法,不构成特定生产环境的性能承诺。复现时请记录语言与运行时版本、依赖版本、操作系统与 CPU/内存限制、输入和并发模型、预热与统计窗口,并提供可执行的测试命令及失败路径。在本地 Demo 环境中运行得极

#人工智能#语言模型#后端 +1
并发运行时怎样评估调度取舍

本文以并发运行时中的典型故障链路说明排查和设计方法。文中的告警、数字与“线上”叙述如未给出来源,均应视为示例条件;落地前请在自己的版本、负载和资源约束下复测。:本文涉及的案例、图表和数值用于说明评估方法,不构成特定生产环境的性能承诺。复现时请记录语言与运行时版本、依赖版本、操作系统与 CPU/内存限制、输入和并发模型、预热与统计窗口,并提供可执行的测试命令及失败路径。

#人工智能#语言模型#后端 +1
操作系统 内核与协议栈性能调优:线上排障记录怎样留下才便于复盘

本文以网络协议栈中的典型故障链路说明排查和设计方法。文中的告警、数字与“线上”叙述如未给出来源,均应视为示例条件;落地前请在自己的版本、负载和资源约束下复测。:本文涉及的案例、图表和数值用于说明评估方法,不构成特定生产环境的性能承诺。复现时请记录发行版与内核版本、网卡和驱动、CPU/NUMA 拓扑、sysctl 与网卡卸载配置、连接模型、包大小和流量发生器;同时保留抓包、内核计数器和统计窗口。线上

#人工智能#语言模型#后端 +1
围棋语言 系统编程与并发原语实战:构建 人工智能 异常预测驱动的并发调度器

本文以并发控制中的典型故障链路说明排查和设计方法。文中的告警、数字与“线上”叙述如未给出来源,均应视为示例条件;落地前请在自己的版本、负载和资源约束下复测。:本文涉及的案例、图表和数值用于说明评估方法,不构成特定生产环境的性能承诺。复现时请记录语言与运行时版本、依赖版本、操作系统与 CPU/内存限制、输入和并发模型、预热与统计窗口,并提供可执行的测试命令及失败路径。周三零点大促刚开始,实时推荐服务

#人工智能#语言模型#后端 +1
人工智能 增强型 操作系统 内核调优:内核版本升级后先测什么

本文以网络诊断与内核调优中的典型故障链路说明排查和设计方法。文中的告警、数字与“线上”叙述如未给出来源,均应视为示例条件;落地前请在自己的版本、负载和资源约束下复测。:本文涉及的案例、图表和数值用于说明评估方法,不构成特定生产环境的性能承诺。复现时请记录发行版与内核版本、网卡和驱动、CPU/NUMA 拓扑、sysctl 与网卡卸载配置、连接模型、包大小和流量发生器;同时保留抓包、内核计数器和统计窗

#人工智能#语言模型#后端 +1
Linux 网络协议栈内核参数调优:从入口到供应链的检查方法

本文以网络协议栈中的典型故障链路说明排查和设计方法。文中的告警、数字与“线上”叙述如未给出来源,均应视为示例条件;落地前请在自己的版本、负载和资源约束下复测。在一次网络高性能调优中,自动化运维平台在批量修改 K8s 节点的内核参数时,将和写进了业务 Pod 的自启动脚本。由于该集群的 K8s SecurityContext 未开启强隔离,Pod 拥有权限。脚本修改的不是该容器私有的 Network

#人工智能#语言模型#后端 +1
Agent 优化索引的边界:只做建议,不直连主库执行 DDL

这里的重点是把假设、观测和改动分开记录。先在隔离环境复现,再带着基线和回滚条件逐步验证;没有对应数据时,只把结论当作排查方向。

#人工智能
基于大模型的诊断自动化——从告警触发到根因分析的端到端排障 Agent 设计

任务规划 LLM:将告警转化为 5~8 个具体的排查步骤,每步选择最合适的工具。工具执行链:依次调用 Prometheus、Loki、kubectl 等工具接口,串行收集证据。根因推断 LLM:综合分析所有排查发现,给出具体根因和修复建议,附带置信度。分级的自动修复:高置信度 + 低风险操作(如扩容)可自动执行;其他情况保持人工介入。

#人工智能
量化模型加载安全:校验权重、限制系统调用与清理显存

目前的模型文件格式(如或.gguf)并非简单的纯数据矩阵,它们都包含用于描述 Tensor 形状、量化 Scaling Factor 以及自定义 Tokenizer 的 JSON 或 Binary Header 元数据。黑客可以通过修改 Header 结构,制造超长字符串触发 C++ 推理引擎底层memcpy的堆栈溢出;甚至通过伪造 Custom CUDA Kernel 声明,诱导推理引擎在 GP

#人工智能
    共 178 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 18
  • 请选择