掌握CloudFormation：CFN Lint和程式碼片段最佳化範本
案例研究：使用CFN Lint和程式碼片段最佳化CloudFormation範本 開發環境設定 在開始使用CFN Lint和CloudFormation程式碼片段前，需要正確設定開發環境。 安裝CFN Lint CFN Lint是一個根據Python的靜態分析工具，用於檢測CloudFormatio…
嗨，我是玄貓！技術愛好者與開發者。
熱衷於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的學習心得。透過部落格記錄技術成長，同時幫助更多人學習新技能。
掌握CloudFormation：全方位企業級進階
企業級AWS CloudFormation全方位進階 在現代企業IT架構中，基礎架構即程式碼IaC已成為管理雲端資源的關鍵策略。作為AWS原生的IaC解決方案，CloudFormation不僅提供了基本的資源建立功能，更能滿足企業級需求中的複雜場景。透過這篇技術，我將分享如何將Cloud…
Rust 與 Mojo：加速 Python 訓練與模型蒸餾的新選擇
探討如何利用Rust與Mojo這兩種高效能系統程式語言來解決Python在大規模AI訓練與模型蒸餾過程中的效能瓶頸，分析其技術優勢、實際應用場景與未來發展趨勢
Rust 與 Mojo 加速 Python 模型訓練與蒸餾：超越Python的AI計算引擎
Mojo：超越Python的AI計算引擎 Mojo作為一種新興的程式語言，結合了Python的易用性與系統語言的效能特性，特別適合AI張量運算與模型訓練。 Mojo的核心特性與優勢 Mojo具有以下關鍵特性，使其成為AI計算的理想選擇： - Python相容性：保持與Python語法的高度相容…
Rust 與 Mojo 加速 Python 模型訓練與蒸餾：挑戰 Python 在 AI 領域的主導地位
Rust與Mojo：挑戰Python在AI領域的主導地位 近年來，AI開發生態系統幾乎被Python一統天下，成為事實上的標準語言。然而，隨著AI模型與應用的複雜度與規模不斷攀升，Python在效能、記憶體管理和平行處理方面的固有限制逐漸顯露。在這個背景下，Rust和Mojo這兩種新興語言正以各…
Rust 與 Mojo 加速 Python 模型訓練與蒸餾：Rust 為何成為 AI 工程的關鍵推手？
Rust 為何成為 AI 工程的關鍵推手？ 當我第一次將 Rust 整合到 AI 工作流程中，立即看到了驚人的效能提升。這不僅是數字上的改變，更是整體系統架構質的飛躍。在當今的 AI 工程中，Python 依然是主流開發語言，但其效能瓶頸也日益明顯。尤其當處理大規模資料或需要嚴格記憶體管理時，…
Rust 與 Mojo 加速 Python 模型訓練與蒸餾：開發高效能 AI 開發工作流程
整合Rust與Mojo：開發高效能AI開發工作流程 近年來，隨著深度學習模型尤其是大語言模型LLM的規模不斷擴大，Python作為主流AI開發語言的效能瓶頸日益明顯。在處理海量資料、進行矩陣運算和模型推論時，Python的直譯器開銷和記憶體管理限制已經成為阻礙AI工作流程效率提升的主要因素。…
Rust 與 Mojo 加速 Python 模型訓練與蒸餾：AI 領域的效能困境與突破方向
Python 在 AI 領域的效能困境與突破方向 在深度學習和大語言模型（LLM）的發展過程中，Python 憑藉其豐富的生態系統與易用性成為了主導語言。然而，隨著模型規模不斷擴大，Python 的效能限制逐漸成為明顯瓶頸。在處理大規模 AI 工作負載時，我發現 Python 存在幾個核心問…
解密 Llama 3 大語言模型技術架構
本文深入剖析 Meta 最新發布的 Llama 3 大語言模型核心架構，從模型輸入處理、向量化轉換到 Transformer 架構等關鍵技術環節，為開發者提供全面的技術解析。
物件導向程式設計重新思考軟體架構
探討物件導向程式設計的優缺點，分析其在現代軟體開發中的適用性，並提供更有效的程式設計方法。從實務經驗出發，重新審視我們對OOP的認知，探討如何在不同場景中選擇最適合的程式設計正規化。
在OpenStack上建置Talos Kubernetes叢集
本文探討如何在OpenStack環境中佈署根據Talos的Kubernetes叢集，從初始環境準備到最終佈署，分享關鍵技術細節與實戰經驗。
Rust讓Python效能提升百倍
本文分享玄貓如何透過Rust與Python整合，解決Python科學計算程式的效能瓶頸，實作百倍速度提升。文中詳細分析問題成因、最佳化策略，並提供完整實作方案，適合面臨類別似挑戰的開發者參考。
Python 也能像 Rust：實踐強型別
從 Rust 的嚴格型別系統汲取靈感，將這些優秀實踐帶入 Python 開發中，開發更可靠、更易維護的程式碼。本文分享如何透過型別提示、資料類別和清晰的錯誤處理，讓 Python 程式碼獲得接近 Rust 的可靠性。
大語言模型ChatGPT的原理與運作機制
本文深入剖析大語言模型如ChatGPT的核心運作原理，從詞元預測機制到溫度引數的調控，解析其如何透過逐字生成來創造接近人類寫作的文字內容，並探討這些技術背後的數學與實作基礎。
掀開NestJS框架複雜性與限制的缺點
從實際開發經驗出發，本文深入分析NestJS框架的架構特性、過度複雜性問題，並探討其在實際專案中的限制。文章同時介紹TypeScript移植到Go的效能優勢，以及PDF檔案批次簽名實作方案。
開發智慧型 Confluence 檔案自動化佈署流程
探討如何設計與實作一個智慧型 Confluence 檔案自動化更新系統，結合 Python 指令碼與 CI/CD 流程，實作檔案的自動化管理與版本控制。本文分享實戰經驗與最佳化建議。
高效管理小型etcd來支援成長中的K8s Cluster
探討如何在Kubernetes叢集快速成長時，有效管理有限的etcd儲存空間，包括資源設定最佳化、資料管理策略與多叢集佈署方案，確保系統穩定執行。
Terraform克服團隊協作擴充套件的障礙
面對大型Terraform專案時，團隊常被狀態鎖定和緩慢的佈署時間所困擾。本文分享我多年實戰經驗中發展出的可擴充套件Terraform專案結構，幫助團隊平行工作並提高佈署效率。
揭秘 OpenTelemetry Collector 的持久化與重試機制
探討 OpenTelemetry Collector 如何透過持久化與重試機制確保遙測資料在系統故障或網路問題時不會遺失，並分析其底層實作原理與實際應用場景。
Kubernetes 上的 Grafana 安全防護
本文探討如何運用 Google Cloud Identity-Aware Proxy、Gateway API 與 Terraform 為 Kubernetes 上的 Grafana 佈署建立先進的安全防護機制，提供完整步驟與實務建議，幫助您降低 CVE 風險並實作精細的存取控制。
打破Kubernetes認證迷思：簡單實用的kty解決方案
長期以來，Kubernetes的認證機制讓許多開發者望而卻步。本文分享我在實作kty的OAuth支援過程中，發現Kubernetes認證其實可以很簡單。透過OpenID方案，無需複雜的IAM或服務帳號設定，就能建立安全有效的身分認證系統。
MetalLB與KinD：開發本地Kubernetes負載平衡環境
本文詳細介紹如何在本地KinD Kubernetes叢集上設定MetalLB負載平衡器，從環境建置到網路設定的完整實作，讓開發者能在本地環境輕鬆測試LoadBalancer服務。
Terraform 程式碼組織：開發可擴充套件與可維護的基礎架構
探討如何在複雜環境中組織 Terraform 程式碼，從模組化設計到環境設定管理，學習實用技巧讓你的基礎架構程式碼更具可擴充套件性與可維護性，避免技術債務累積。
認知偏誤如何影響架構決策與程式碼品質
為何即使經驗豐富的開發者也會做出不理性的決策？本文探討開發過程中常見的認知偏誤，揭露這些心理陷阱如何影響我們的架構選擇、時間評估與程式碼品質，並提供實用策略來克服這些思維盲點。
FreeBSD上執行大語言模型不需GPU
探索微軟最新開放原始碼的BitNet技術，讓我們可以在普通CPU上執行大語言模型，無需GPU或CUDA。本文詳述在FreeBSD系統上編譯和執行BitNet的完整過程與實戰經驗。
自建GPU監控器的解決方案
Kubernetesy在監控各Pod的環境GPU記憶體使用量需求時，官方的Nvidia監控工具往往難以設定。本文分享如何從評估現有工具到決定自建監控解決方案的完整過程，並提供實用的技術見解。
深入解析 Python 同步機制的最佳化
探討如何在 Python 中實作高效能的可重入鎖機制，深入剖析 GIL 特性與同步原理，並提供實用的效能最佳化方案。本文結合理論與實務，幫助開發者開發更快速的執行緒同步機制。
PostgreSQL中的進階統計自動化管理
本文探討PostgreSQL進階統計功能的自動化管理，分析如何透過自動偵測和建立擴充套件統計資訊來大幅提升查詢計劃品質，並分享玄貓開發的自動化擴充套件模組實作經驗與效能評估結果。
提升 Kubernetes 效能的秘訣：開發完美執行環境
本文探討如何透過 Istio 多叢集佈署提升 Kubernetes 系統的容錯能力與高用性，解決傳統單一叢集可能面臨的風險。透過實作步驟、案例分析與最佳實踐，協助您開發更穩固、高效的 Kubernetes 應用環境。