Go语言技术文章
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- Kubernetes Deployment 怎样理解滚动更新的最大不可用数
- Kubernetes Deployment 的 maxUnavailable 是滚动更新可用副本预算。本文用副本计算和排查场景说明百分比舍入、maxSurge、Ready与Available，以及发布停滞的判断。
- 科技周边 · 业界新闻 | 2天前 | Kubernetes 滚动更新 Deployment maxUnavailable maxSurge 478浏览 收藏
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- OpenAI API 怎样读取模型返回的使用量字段
- OpenAI API 的 usage 字段位于响应对象中。本文区分 Responses API 与 Chat Completions 的字段命名，演示读取输入、输出、总量及缓存/推理明细，并说明流式响应为什么可能拿不到最终 usage。
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 | 234浏览 收藏
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- OpenAI Batch API 怎样查询批处理任务状态
- OpenAI Batch API 查询状态的关键是使用 batch_id 调用 retrieve 接口，再结合 status、request_counts 和结果文件字段判断下一步。本文给出 curl、Python 示例，并说明各个中间态、终态和失败边界。
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 | 人工智能 · OpenAI Batch API batch status 批处理任务 API状态查询 292浏览 收藏
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- Hugging Face Datasets 导出 Parquet 时怎么控制分片大小
- Hugging Face Datasets 里，to_parquet 的 batch_size 主要控制写入批次与内存，不等于输出文件数量；本地固定文件数要用 Dataset.shard，上传 Hub 则可用 max_shard_size 或 num_shards。
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 | Parquet Hugging Face Datasets shard to_parquet push_to_hub 378浏览 收藏
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- PyTorch IterableDataset 怎样为每个 worker 分配不同数据片段
- 使用 PyTorch IterableDataset 配合 DataLoader 多 worker 时，数据集对象会复制到各个进程，直接迭代容易读到重复样本。本文用 get_worker_info 在 __iter__ 中计算半开区间，说明不整除、尾部数据和 drop_last 的边界。
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 | PyTorch DataLoader IterableDataset get_worker_info 455浏览 收藏
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- Hugging Face Hub 怎样用缓存目录管理模型文件
- Hugging Face Hub 的模型缓存可以通过 HF_HOME、HF_HUB_CACHE、HF_ASSETS_CACHE 和 HF_XET_CACHE 分开管理。本文从目录边界、环境变量导入时机、repo 缓存结构、下载函数与清理边界几个方面说明如何让模型文件可控地复用。
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 | python · 人工智能 · snapshot_download Hugging Face Hub HF_HUB_CACHE HF_HOME 模型缓存 huggingface_hub 247浏览 收藏
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- Hugging Face Transformers 怎样用 ignore_mismatched_sizes 加载分类模型
- Hugging Face Transformers 加载分类模型时，如果新任务的标签数量与 checkpoint 不同，可以用 ignore_mismatched_sizes 处理分类头尺寸差异。本文说明参数边界、加载诊断和不能直接忽略的结构问题。
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 | 113浏览 收藏
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- OpenAI API 怎样为请求设置幂等键
- OpenAI API 请求遇到超时或连接中断时，不能简单生成新键重发。本文以官方 Agents Sessions Events 文档为边界，说明如何生成 Idempotency-Key、如何复用同一键重试，以及它和 X-Client-Request-Id、x-request-id 的区别。
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 | 174浏览 收藏
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- OpenAI Responses API 怎样让长任务异步运行
- OpenAI Responses API 的 background 模式可以让长耗时任务异步运行。本文用一个可复用的轮询骨架说明如何保存 response_id、区分处理中与终态，并比较取消、流式恢复和数据保留的取舍。
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 | 327浏览 收藏
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- OpenAI API 怎样用 temperature 之外的参数控制采样
- OpenAI API 中 top_p 直接影响候选概率范围，reasoning.effort 与 max_output_tokens 分别控制推理投入和输出预算。本文用 Responses API 示例说明如何区分职责并避免同时调 temperature 与 top_p。
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 | temperature top_p OpenAI API reasoning.effort max_output_tokens 采样参数 131浏览 收藏
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- OpenAI API 怎样限制输出内容使用指定文本格式
- OpenAI API 需要固定输出格式时，应优先使用 Structured Outputs，在 Responses API 的 text.format 中声明 JSON Schema，并处理拒答、截断和旧版参数迁移边界。
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 | 268浏览 收藏
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- ONNX Runtime 怎样查看模型输入名称与形状
- ONNX Runtime 加载模型后，可以通过 InferenceSession.get_inputs() 读取每个输入 NodeArg 的名称、类型和形状。本文说明如何识别动态维度，并按真实输入名构造 feeds 映射。
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 | 349浏览 收藏
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- GitHub Actions artifact attestations 的构建来源核对方法
- 用 GitHub Actions 的 artifact attestations 为构建产物建立来源证明，再用 GitHub CLI 按仓库、签名工作流和来源提交核对；同时说明离线 bundle、trusted root 与 runner 环境的边界。
- 科技周边 · 业界新闻 | 2天前 | gitHub actions · 供应链安全 · GitHub Actions GitHub CLI artifact attestations 构建来源 474浏览 收藏
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- Hugging Face Datasets IterableDataset batch 丢弃尾批的配置方法
- 讲清 Hugging Face Datasets 流式 IterableDataset 如何用 batch_size 和 drop_last_batch 组成固定批次、处理尾批，并区分 map 与 DataLoader 的批次语义。
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 | 297浏览 收藏
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- Hugging Face Transformers generate 怎样用 max_new_tokens 控制输出长度
- 用 Hugging Face Transformers generate 控制新生成 token 数，厘清 max_new_tokens 与 max_length 的区别，并给出批量解码和长度边界的实用写法。
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 | 437浏览 收藏
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