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对AI基础设施的稳定性有近乎偏执的追求,享受从混沌中梳理出高可用架构的秩序感;兼具敏锐的故障嗅觉与沉着的排障定力,习惯用数据驱动决策。擅用自动化与脚本化手段消解重复劳动,让系统自我修复而非疲于救火。持续关注工程效能,愿在智能运维方向上落地更优雅的解决方案。
在智慧园区项目中,针对边缘服务器算力限制,利用知识蒸馏与算子融合,将目标检测模型部署至ARM设备,推理延迟从300ms降至80ms以内。
搭建AI运维模型的AB实验与灰度发布流水线,集成模型准确率、延迟等指标的自动监控,实现模型上线零中断。
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