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端到端指的是输入是原始数据，输出是最后的结果。而原来的输入端不是直接的原始数据（raw data），而是在原始数据中提取的特征（features）。这一点在图像问题上尤为突出，因为图像像素数太多，数据维度高，会产生维度灾难，所以原来一个思路是手工提取（hand-crafted functions）图像的一些关键特征，这实际就是就一个降维的过程。经典机器学习方式是以人类的先验知识将raw数据预处理成

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CUDA 编程核心摘要（150字）： CUDA采用线程(Thread)→块(Block)→网格(Grid)的三层结构，通过__global__定义GPU内核。内存优化需区分寄存器/共享/全局内存，建议使用共享内存减少全局访问。统一内存(cudaMallocManaged)简化管理但性能略低。错误检查需cudaGetLastError()。关键优化技术包括：流(Stream)异步计算实现H2D拷贝与

本文聚焦RAG（检索增强生成）系统在业务落地中的性能优化问题。针对千万级数据检索延迟高的问题，提出按业务分片的优化策略；针对Embedding模型耗时，建议采用动态批处理和ONNX加速；针对短Query改写、Chunking平衡、Rerank耗时等典型问题，给出实用优化方案。同时讨论了向量数据库部署选择、并发优化、长文档处理等实战经验，涵盖从检索到生成的全链路性能瓶颈与解决方案，为大规模RAG系统

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本文聚焦容器化、K8s与MLOps的进阶实践，针对GPU资源管理、容器编排和模型部署等核心问题提供解决方案。主要内容包括：K8s中GPU独占配置、Docker运行时设置、节点亲和性应用、Dockerfile构建优化、显存监控与泄漏识别、Pod驱逐处理、共享存储加速、共享内存配置、Operator应用以及健康检查等生产环境关键问题。特别强调了大模型训练场景下的性能优化和稳定性保障措施，如Gang调度

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