20230903


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9 月了

生活

本周把喜糖搞定了

  • 我就想买大白兔,队友在小红书上找了一些,很多都没吃过。然后搜索的过程中突然思路打开
  • 我之前一直对软糖没啥好感,但这次的软糖还是惊艳到了
  • 没放巧克力:实在是放不下了。鼓鼓囊囊一小包,最后封口差点封不上

本周做了冰粉

  • 买来冰粉籽好久了,队友不会做
  • 按照袋子上的比例,水加多了,所以做了满满一大盆,做出来稍微有点软。1.5 升吃到撑
  • 11 块钱实现冰粉自由。后悔没在夏天开头的时候买冰粉了。

看完了《Breaking Bad》第一季

  • 就七集……断断续续一个多月时间才看完

脂溢性皮炎又犯了

  • 周三,当发现无论怎么洗头突发都还是很油的时候,我就觉得不太妙
  • 周六开始头发上有大雪片子
  • 难受

困,晚上睡不好。一周都是烙饼到两点左右,白天跟梦游似的。

学习和折腾

本周在 k8s 上有点用力过猛

  • 着了魔似的,在家就用各种方法换参数部署
  • 于是知道了 helm,又爱又恨。爱的话是确实给到了 “bundle” 的体验,一个配置文件下去,一整个应用呼呼啦啦就都起来了;恨是 bitnami 搞的配置文件太事无巨细了,4000 多行带注释的 yaml 浏览一遍简直要了命了
  • 之所以说 “用力过猛” 是因为它占用了我几乎 100% 的空闲时间

工作

本周是时间过得飞快+不开心的一周

  • 其实就完成了一件事儿:某个服务的改造收益预估
  • 为了完成这个 “没啥意义” 的事儿,需要拿到模型原始输出,然后再做一些事情
  • 为了拿到模型原始输出,那么第一想法是,我把模型 checkpoint 找到,用原来框架 load,用原来 dataloader 加载数据,再自己简单写个 for 循环驱动一下,应该就完了。但是 dataloader 各种卡死,开始取数据就卡死。既然卡死,那么说明这里可能有问题,凭着 “有隐藏问题就要解决以除后患”,卡了一整个下午,实在卡不出来,放弃
  • 问同事,还有第二条路(也是之前常用的路):直接打线上服务。(但话说回来,线上模型毕竟已经不是原始模型了,甚至对齐对不齐都不知道)那么就对线上服务做了些改造,加了个本地 debug 模式,本地可以将一些内部信息结构化存下来。顺带还发现了之前的一个不小的 bug。大晚上把原始数据跑出来了
  • 然后 LD 突然 challenge 说,为啥这个服务不能像其他 tag 一样,在平台上做一下就完事儿。我说这不是个模型服务,调用链路不一样(但是被问懵了,自己知道为啥但是一时解释不清楚。后来默默补了调用时序图)
  • 然后 LD 说,算一个加权的 precision、recall 吧。是的这玩意儿很常规。首先是想用遗留的代码直接跑。1167 行代码,里面融合了 call 主服务、call 子服务、call 对比服务、结果计算,计算部分用的是 pandas(我理过一遍,当时为了快速加另一个东西,没太仔细看这部分)。第二条路是自己拉 excel 公式,但 excel 我也只会一些简单的,最难只会 vlookup。在把原始数据整理成比较好处理的格式后,先选择了拉公式。俩多小时过去了,还是没搞完。然后同事帮忙,又对了一个小时,算是搞出来了。晚上整理脚本,发现其实数字还不对,和 sklearn 的结果还有出入,又对了俩小时才找出来区别。
  • 就,除了上厕所,一秒没闲着,还是各种被嫌弃

绩效开始了

  • 别人:做了 A 模型,做了 B 模型,做了 C 模型,准确率 xx,召回 xx 风险
  • 我:优化 xx 服务,P99 时延降低 95%,avg 时延降低 82%,服务可承载 QPS 翻倍
  • 似乎都和 “模型” 没啥关系。
  • 不能再扬长避短了……

俩事儿

一个是,我是只看中 “过程” 的人。我很少在意 “结果”。

第二个是,我思维有时候很跳,会跳过中间很多推理过程(并且找不回这些过程)直接跳到很靠后的阶段,所以很多事情讲不清。


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