AI 算力 FAQ
本地部署大模型一定要多张显卡吗
AI 算力 FAQ：取决于模型、精度、上下文和并发；先用目标模型测量单实例占用；再决定优化、单卡升级或多卡切分。本文提供可执行的判断顺序、验证步骤和风险边界。
知识栏目
AI 算力 FAQ
训练、推理和本地部署常见问题。
AI 算力 FAQ
AI 推理并发增加后为什么延迟突然变高
AI 算力 FAQ：排队和批处理会在容量边界出现非线性变化；观察尾部延迟和队列长度；通过限流、扩容或模型优化处理。本文提供可执行的判断顺序、验证步骤和风险边界。
AI 算力 FAQ
训练任务中断后能否从原位置继续
AI 算力 FAQ：取决于检查点是否完整保存模型、优化器和随机状态；验证恢复一致性；把保存频率与存储成本平衡。本文提供可执行的判断顺序、验证步骤和风险边界。
AI 算力 FAQ
AI 算力 FAQ：容量规划：怎样为增长留出合理余量
AI 算力 FAQ：训练、推理和本地部署常见问题。；从当前工作集和增长率出发；分别规划计算、内存、存储与网络；通过阶段扩容避免把所有不确定性变成一次性堆料。本文提供可执行的判断顺序、验证步骤和风险边界。
AI 算力 FAQ
AI 算力 FAQ：兼容性核验：从文档到目标环境的完整步骤
AI 算力 FAQ：训练、推理和本地部署常见问题。；核对厂商兼容列表与版本要求；在目标系统复现安装、升级和回退；记录不兼容现象、处理方式与责任边界。本文提供可执行的判断顺序、验证步骤和风险边界。
AI 算力 FAQ
AI 算力 FAQ：采购沟通：配置单和交付清单怎么审
AI 算力 FAQ：训练、推理和本地部署常见问题。；要求完整型号、数量、版本和保修范围；统一各供应商的测试口径；把替代料、变更和验收责任写入交付文件。本文提供可执行的判断顺序、验证步骤和风险边界。
AI 算力 FAQ
AI 算力 FAQ：分阶段上线：如何控制变更与回滚风险
AI 算力 FAQ：训练、推理和本地部署常见问题。；先在隔离环境验证关键路径；设置监控、告警和回滚触发条件；分批放量并在每个阶段保留复核窗口。本文提供可执行的判断顺序、验证步骤和风险边界。
AI 算力 FAQ
AI 算力 FAQ：持续监控：上线后应该盯哪些信号
AI 算力 FAQ：训练、推理和本地部署常见问题。；将业务结果和资源指标对应；同时观察趋势、峰值与错误率；为容量、性能和故障信号设置分级处置流程。本文提供可执行的判断顺序、验证步骤和风险边界。
AI 算力 FAQ
AI 算力 FAQ：故障排查：如何沿完整链路缩小范围
AI 算力 FAQ：训练、推理和本地部署常见问题。；先保存时间线和现场证据；按输入、计算、存储、网络与输出分层排查；一次只改变一个变量并验证恢复结果。本文提供可执行的判断顺序、验证步骤和风险边界。
AI 算力 FAQ
AI 算力 FAQ：复盘更新：怎样让方案随环境变化保持有效
AI 算力 FAQ：训练、推理和本地部署常见问题。；定期复核需求、版本与容量假设；将故障和扩容经验写回基线；对过期参数、链接和操作步骤标记更新时间。本文提供可执行的判断顺序、验证步骤和风险边界。