在上一篇中,我們談到了 資源限制與 QoS (Quality of Service),學會了如何透過 Requests 與 Limits 控制 Pod 的資源使...
一、前言:為什麼 LLM 推理需要自動伸縮?
LLM 推理的挑戰:
每次推理需要大量 GPU 計算資源,尤其是多 Token 的生成。
流量波動明顯(例如白天...
今天要來做隨機 Wiki 探索器,這個專案的核心想法很簡單:每天自動抓取一篇 Wikipedia 隨機文章,無論是科學趣聞、歷史事件,還是藝術作品,你都能輕鬆吸...
前言
這幾天,我們讓程式碼經過各種檢查:Lint、測試、安全掃描、容器漏洞… 每一層都守得很緊。但說實話,程式到目前為止還只是「待在 pipeline 裡的考卷...
Hello,我是 KK,今年的鐵人賽,想跟大家分享架設 n8n 遇到的一些挑戰跟意外,就讓我們一起學習吧。
今天要講的事,嚴格來說不算是免費的最貴,比較像是個人...
前言
在進行 LLM 相關專案時,模型訓練只是第一步。真正的挑戰在於:
模型體積巨大(動輒數十 GB)
推理需要 GPU 資源,成本高、資源稀缺
模型更新與回...