3.6 线上问题排查实战：让你的 AI 服务 7x24 小时稳定运行

最新推荐文章于 2025-12-21 16:12:16 发布
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分类专栏： Agentic AI 智能体开发行动营 文章标签： 人工智能 系统架构 机器学习 深度学习 大模型
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#『AI先锋杯·14天征文挑战第9期』#

3.6 线上问题排查实战：让你的 AI 服务 7x24 小时稳定运行

导语：欢迎来到第三周的终极实战！我们已经成功地将“旅小智”部署到了云端。但是，部署成功只是一个新的开始。在真实的生产环境中，系统会在你意想不到的时间、以你意想不到的方式出现问题。当凌晨三点，告警短信将你从睡梦中唤醒，告诉你 AI 服务正在大量报错时，你该如何应对？本章将是一次模拟的“线上消防演练”。我们将抛开所有新功能的开发，专注于每一个生产环境工程师都必须具备的核心能力——问题排查（Troubleshooting）。我将带你进入“作战室”，模拟几个最典型的线上故障场景，并像一位经验丰富的老兵一样，一步步带你分析日志、追踪链路、定位根因，并最终解决问题，让你的 AI 服务恢复稳定。

目录

  1. “On-Call”工程师的心态：从慌乱到从容
    • 第一原则：止血优先，恢复服务是最高目标
    • 第二原则：保留现场，先快照后分析
    • 第三原则：由表及里，从监控到日志，再到代码
  2. “作战室”场景一：P0 级告警！API 延迟飙升，用户反馈 AI “卡死了”
    • 步骤 1：看“心电图”——检查应用性能监控 (APM)
      • 打开 Datadog/Langfuse，查看服务
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[LLM]AIM: Adaptive Inference of Multi-Modal LLMs via Token Merging and Pruning
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Yolov10n-ReCalibrationFPN-P3456在茶树褐斑病检测中的应用与实践
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本文提出了一种基于Yolov10n-ReCalibrationFPN-P3456的茶树褐斑病检测方法。通过引入ReCalibration模块增强特征表达能力，改进FPN结构优化多尺度特征融合，并设计P3456特征金字塔提升小目标检测能力。在自建数据集上的实验表明，该方法实现了92.6%的mAP和259FPS的推理速度，显著优于YOLOv5n/YOLOv8n等主流模型。该轻量化模型适合边缘设备部署，为茶树病害智能检测提供了高效解决方案。
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