技术专栏 第27页

过去几年，我们似乎习惯了一件事情：

本文把常用的排查思路和命令整理成一套可复用的剧本。从最基础的
top/free/iostat/ss 四件套，到进阶的
perf、
strace、火焰图，按”先定方向、再选工具、读图定位、交叉验证”的顺序讲清楚。下次遇到性能问题，照着这个套路来。

​ 直接进容器看到的异常日志，一直不能明确定位到具体原因。排查服务器磁盘空间都是够用的。

体感是真的，归因大概错了。

Token可以简单理解为模型读取和生成文本时使用的计量单位。只有进入模型上下文的内容，才会占用对应的Token。

对于刚认识这个项目的朋友，先交代一下我们的
硬核定位：这是一个
纯 C# 实现的 PP-OCRv6 引擎。它不需要 Paddle Inference，不需要 ONNX Runtime，也完全没有挂载 OpenCV 这种庞大的原生库。我想尽办法榨干了 C# 的 SIMD 潜力，只为在 .NET 生态中提供极致的 OCR 体验。做这个项目只为回答一个问题——就是如果以我能达到的最高标准，打造出最强的 C# PaddleOCR 引擎，它能达到什么效果？1.4 版本就是我给出的答案！

大家好，我是狂师。

RAG 可以先理解成“先找相关资料，再让大模型带着资料回答”。Embedding 负责把文字问题变成数字向量，Milvus 则保存这些向量并找出最相近的内容。

你是否也动过念头，想亲手用一个个字符拼出属于自己的那一份浪漫？可真正上手才发现——字符排得歪歪扭扭、比例怎么调都不对劲，折腾半天总差点意思。

今天重温下自研推理工程的设计架构， 也便于我们深刻理解推理工程中的可能的优化点。