第八章：AI大模型的部署与优化8.3 性能监控与维护8.3.3 异常检测与故障排除

1.背景介绍

AI 大模型的部署与优化 - 8.3 性能监控与维护 - 8.3.3 异常检测与故障排除

作者：禅与计算机程序设计艺术

8.3.3 异常检测与故障排除

8.3.3.1 背景介绍

在实际生产环境中，AI 系统经常面临着各种复杂的情况，比如系统负载过高、服务器 hardware 问题、网络连接不稳定等。这些情况会导致 AI 模型的性能下降甚至系统崩溃。因此，对系统运行状态进行监控，及时发现并处理异常情况至关重要。

本节将详细介绍 AI 大模型的异常检测与故障排除技术，包括基础概念、核心算法、实际应用和工具推荐等内容。

8.3.3.2 核心概念与联系

8.3.3.2.1 异常检测

**异常检测（Anomaly Detection）**是指利用已知的正常数据集，建立一个模型，从而检测新数据是否存在异常。异常检测模型可以应用在系统监测、网络安全、金融风控等领域。

8.3.3.2.2 故障排除

故障排除（Fault Diagnosis）是指在系统出现故障时，通过对系统日志、性能数据等信息进行分析，找出故障根源并提供修复方案。