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什么是 Prefix Cache

2025-09-11 08:00:00

1. 什么是 Prefix Cache 在模型推理场景下,经常会使用缓存机制来提升吞吐和性能。常见的有两种缓存机制: Key-Value Cache (KV Cache),面向的是单次请求的内部,将 Transformer 模型中间计算结果(Key 和 Value)缓存起来,避免重复计算 Prefix Cache,面向的是多次请求时,利用 Prompt 的公

NVIDIA RTX 5090 推理测试

2025-09-09 08:00:00

1. 安装驱动 下载驱动 访问 https://www.nvidia.com/en-us/drivers/ 选择对应的驱动版本下载 1 wget https://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/580.76.05/NVIDIA-Linux-x86_64-580.76.05.run 安装驱动 1 bash NVIDIA-Linux-x86_64-580.76.05.run 查看显卡 1 nvidia-smi 1 2 3 GPU 0: NVIDIA GeForce RTX 5090 (UUID: GPU-92fcdc58-4754-73c7-af6c-56740936817d) GPU 1: NVIDIA GeForce RTX 5090 (UUID: GPU-e05cb455-7dd3-0db5-ac39-70794aa19d4e) ... 开启持久模式 1 nvidia-smi -pm 1 查看拓扑结构 1 nvidia-smi topo -m 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 nvidia-smi topo -m GPU0 GPU1 GPU2 GPU3 GPU4 GPU5 GPU6 GPU7 CPU Affinity NUMA Affinity GPU NUMA ID GPU0 X PIX NODE NODE SYS SYS SYS SYS 0-47,96-143 0 N/A GPU1

什么是模型量化

2025-09-06 08:00:00

1. 什么是模型量化 模型量化是将高精度的模型(通常为 32 位浮点数 FP32 或 16 位浮点数 FP16 )的权重和激活值转换为低精度模型(如 8 位整数 INT8)的过程。 FP32 的值范围为 -3.4*10^38 到 3.4*10^38,有 40 亿个值。而对于 INT8,我们只能看到可能值集内的 256 个值,值范围为

Kubernetes 基础环境要求

2025-09-04 08:00:00

1. 基础包 Kubernetes 版本 ≥ 1.18 socat 必须安装 conntrack 必须安装 ebtables 可选,但推荐安装 ipset 可选,但推荐安装 ipvsadm 可选,但推荐安装 1 apt-get -y install socat conntrack ebtables ipset ipvsadm 2. 端口要求 2.1 基础节点服务 Service Protocol Action Start Port End Port Comment ssh TCP allow 22 22 节点远程管理 docker TCP allow 2375 2376 Docker 远程通信 etcd TCP allow 2379 2380 etcd 集群通信 2.2 Master/Control Plane 组件 Service Protocol Action Start Port End Port Comment apiserver

如何升级 Kubernetes 节点的 cgroup 版本

2025-09-02 08:00:00

1. cgroup v1 与 v2 接口路径差别 v1 1 2 3 4 /sys/fs/cgroup/cpu/cpu.cfs_quota_us /sys/fs/cgroup/cpu/cpuacct.usage /sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes /sys/fs/cgroup/memory/memory.usage_in_bytes v2 1 2 3 4 /sys/fs/cgroup/cpu.max /sys/fs/cgroup/cpu.stat /sys/fs/cgroup/memory.max /sys/fs/cgroup/memory.current cgroup v2 是 v1 的升级版本,具有更统一的资层级管理、精准的资源隔离等优点。但也导致了,写代码时,读取相关接口文件时路径不一样,需要做兼容处理。另外,一个思路就是,统一到一个 cgroup 版本。 Kubernetes 默认支持

在服务器上使用 claude-code

2025-08-29 08:00:00

同样适用于桌面环境。 1. 准备 node.js 环境 安装 nvm 1 curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.3/install.sh | bash 1 2 echo 'export NVM_DIR="$([ -z "${XDG_CONFIG_HOME-}" ] && printf %s "${HOME}/.nvm" || printf %s "${XDG_CONFIG_HOME}/nvm")"' >> ~/.bashrc echo '[ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && \. "$NVM_DIR/nvm.sh"' >> ~/.bashrc 1 source ~/.bashrc 查看 nvm 版本 1 nvm --version 安装 node.js 1 nvm install 20 升级 npm 1 npm install -g npm 2. 安装 claude-code 安装包 1 npm install -g @anthropic-ai/claude-code 查看版本 1 claude --version 1 1.0.96 (Claude Code) 3. 安装 claude-code-router claude-code 目前仅能调用 Claude 的 API。使