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使用 eBPF 实现 LLM 推理服务的全栈可观测性

文章内容来自 DeepFlow 在2025年3月15日 KCD 大会上的演讲内容,分享 DeepFlow 在大模型推理服务可观测性方面的实践。 DeepFlow 基于 eBPF 技术,覆盖不同模型、推理引擎与硬件环境,实现 LLM 推理服务的全栈可观测性。今天的分享我将从四个方面展开:首先是自建 LLM 推理服务面临的挑战;其次是如何构建大模型分布式推理服务的可观测性;然后介绍如何利用eBPF技术实现全栈观测;最后分享DeepFlow在这一领域的实践与应用。 一、自建 LLM 推理服务的挑战 首先谈谈自建大模型推理服务的挑战。这个话题在两个月前可能还不算突出,因为当时自建推理服务的情况并不多见。但随着DeepSeek的走红,无论是互联网公司、行业客户还是政企单位,都开始积极搭建自己的模型,这也带动了国产GPU的快速落地。热潮之下,问题也随之浮现。 以往搭建一套推理引擎或服务尚需一定的技术积累,而DeepSeek的出现加速了这一过程,同时也带来了两方面的问题。左侧观点指出当前硬件市场“水很深”,即便是同一种硬件卡(如910B),也存在多种细分型号,其中信息并不完全透明。 如何保障自建LL...

Qwen Code v0.3.0 发布

阿里通义千问正式推出了其最新版本的 Qwen Code v0.3.0,旨在进一步提升开发者的专业能力。 此次更新围绕功能扩展、国际化支持、安全性和生态适配四个方面进行了全面升级。首先,新增的 Stream JSON 模式,使得开发者在自动化和 CI/CD 流程中能享受到更流畅的体验。该模式支持流式、结构化输出,简化了复杂任务的输入过程,同时引入了三层 Adapter 架构和完整的 Session 管理,极大提升了灵活性和集成性。 其次,国际化能力的提升意味着更多全球开发者将能够轻松使用 Qwen Code。现在,工具内置了中英文界面,用户只需一键即可切换语言。此外,用户还能设置模型的输出语言,并加载自定义语言包,推动全球社区的共同发展。 在安全与稳定性方面,本次版本同样进行了一系列强化。通过升级内存安全机制,Qwen Code 引入了20MB 的安全缓冲限制,有效减少了可能的内存泄露风险。同时,Windows 编码问题得到了修复,确保跨平台的兼容性大幅提升。此外,CI/CD 测试链路的加强,也让整体的开发体验更加稳定。 最后,生态适配方面的增强,使得 Qwen Code 在多项生态能力...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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