Kuriko IWAI 是 Kernel Labs 的机器学习工程师。Kernel Labs 是一家专注于将机器学习研究转化为自动化、可用于生产环境的流水线的研究与工程中心。
她专长于构建机器学习系统，重点研究生成式人工智能架构、机器学习血缘和大语言模型微调。 Kuriko 在东南亚各地拥有丰富的产品管理经验，擅长将技术实验与业务价值相结合。
引言随着数据集不断增大，受 CPU 容量、内存和存储吞吐量的限制，在单台机器上高效处理数据可能会变得越来越困难。Apache Spark通过提供分布式数据处理引擎来应对这些挑战。该引擎可以将工作负载拆分为多个分区，并在多个 CPU 核心和多台机器上并行执行任务。然而，Spark 并不只是增加机器这么简单。要设计高效、可靠的数据管道，必须了解各个组件如何协同工作：Driver、Executor、RDD、DataFrame、分区、作业...
检索增强生成（RAG） 是现代 AI 架构的关键组件，作为构建上下文感知代理的基本框架。但从基本原型到生产就绪系统的转变，需要克服数据检索、上下文整合和回答生成方面的重大障碍。本文深入探讨了七个典型的 RAG 故障点和评估指标，并提供了实际的编码示例。RAG 故障剖析 – 7 个故障点（FPs）根据研究人员 Barnett 等 的说法，检索增强生成（RAG）系统 在整个流程中会遇到七个特定的 故障点（FPs） 。下面的图表说明了这...
随着企业 AI 从实验性聊天机器人发展到生产级的 Agentic 工作流程，一场沉默的基础设施危机即将来临，即 VRAM 瓶颈。为每个微调任务部署专用端点不再具有财务或运营可行性。行业正在转向 动态多适配器编排。 通过将任务特定智能（LoRA 适配器）与底层计算资源（基础模型）分离，组织可以在保持专业性能的同时实现 90% 的云端开支减少。整合的 ROI – $12,000 对比 $450在传统的部署模型中，三个专用 7B 参数模...
