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01-概念原理

AgentOps 概念摘要(143字) AgentOps是针对AI Agent和LLM应用的全生命周期运维平台,解决大模型应用"不可观测、难评估、成本失控"等核心痛点。与传统运维不同,它专为LLM的非确定性输出和多步推理特性设计,提供Trace追踪、Prompt版本管理、语义评估、成本治理等能力。核心对象包括Trace、Span、Generation等,通过SDK插桩实现数据采集。AgentOps

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#云原生
01-概念原理

AgentOps 概念摘要(143字) AgentOps是针对AI Agent和LLM应用的全生命周期运维平台,解决大模型应用"不可观测、难评估、成本失控"等核心痛点。与传统运维不同,它专为LLM的非确定性输出和多步推理特性设计,提供Trace追踪、Prompt版本管理、语义评估、成本治理等能力。核心对象包括Trace、Span、Generation等,通过SDK插桩实现数据采集。AgentOps

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#云原生
eBPF-第二章-环境准备与安装部署

本文摘要介绍了eBPF环境准备与安装部署的关键要点。主要内容包括: 内核版本要求:详细列出不同Linux内核版本对eBPF特性的支持情况,推荐生产环境使用5.10 LTS或6.1 LTS内核。 内核配置选项:说明必须启用的内核编译选项,如CONFIG_BPF、CONFIG_BPF_SYSCALL等核心配置。 硬件架构支持:比较不同硬件架构对eBPF的支持程度,x86_64和ARM64为生产首选。

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#云原生
4.1 Kubernetes 集群监控与日志详解

监控资源配置主要架构组件Prometheus 生态系统组件Prometheus Server: 数据采集和存储引擎Alertmanager: 处理告警通知Pushgateway: 接收短期作业的指标推送Node Exporter: 节点级指标收集器kube-state-metrics: Kubernetes 对象状态指标导出器cAdvisor: 容器资源使用和性能分析代理架构图示意日志采集方式主流

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#kubernetes#容器#云原生
3.3 使用 Operator 安装

Istio Operator 提供了一种 Kubernetes 原生的方式来管理 Istio 的生命周期,包括安装、升级和配置管理。它基于 Operator 模式,通过自定义资源 IstioOperator 声明式地定义 Istio 配置,Operator 控制器自动实现安装和维护。部署方式包括使用 istioctl、Helm 或手动安装。创建 IstioOperator 资源后,可以自定义网格配

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#istio#云原生#架构
kubernetes-multi-cluster

通过实践证明,基于GitOps的多集群管理方案能够有效提升运维效率,降低管理复杂度,是现代云原生架构下的重要实践方向。

#kubernetes#容器#云原生
第10章:工具与框架地图

LLMOps技术栈概述 本章系统梳理了LLMOps领域的技术栈,呈现为五层架构: 基础设施层:Kubernetes/Prometheus提供基础支撑 数据层:Milvus/Qdrant等向量数据库处理检索任务 训练层:Transformers/PEFT/DeepSpeed实现高效微调 推理层:vLLM/TensorRT-LLM等优化推理性能 应用层:LangChain/LlamaIndex等框架实

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第8章:DevOps/SRE实践

文章摘要: 本章介绍了DevOps/SRE在AI系统中的应用实践,主要包括四个方面:1) LLMOps CI/CD全流程设计,展示从代码提交到生产发布的完整流水线;2) 代码质量管理体系,包含代码检查流程和分层测试策略;3) 容器化与镜像管理技术,重点是多阶段构建和优化方法;4) Kubernetes部署方案,示例展示了GPU节点的资源配置。这些实践通过Mermaid流程图和代码示例,系统性地呈现

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第7章:推理与高性能部署

本文摘要: 本章系统介绍了大模型推理服务部署与性能优化的关键技术。首先对比了不同Serving架构形态和通信协议选择,展示了典型部署架构。重点分析了vLLM、TGI等主流推理引擎特性,详细解读了PagedAttention和Continuous Batching等核心技术。从KV Cache优化、批处理策略、请求调度和模型并行四个维度阐述了性能优化方法,包括Prefix Caching、动态批处理

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第2章:核心能力与工作原理

生成式AI核心技术解析 本文系统阐述了生成式AI的核心工作机制,重点探讨了三大关键技术: 生成式推理机制:详细分解了从输入到输出的全流程,包括Embedding层、Transformer层和多种解码策略(Greedy/Beam Search/Sampling)。特别介绍了KV Cache和Speculative Decoding两种优化技术,可显著提升推理效率。 长上下文管理:分析了处理长文本时的

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