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免责声明： 本文涉及对 GPU 驱动的修改，作者不对任何因此产生的后果负责。

TL;DR:

本文部分内容由 GPT 5.4 根据大纲写成，我进行了校对和风格修改。如仍有生硬之处，敬请谅解。本文中的 vibe coding 过程使用 GPT 5.4 / Claude Opus 4.6 完成，使用了 Cursor 和 Claude Code 作为不同阶段的辅助工具。

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为了方便各类课程给学生提供开箱即用的 Python 环境，我在教学实验室的 Kubernetes 上（由杰哥强力驱动）部署了一套 JupyterHub，并进行了一些必要的自定义。本文介绍整个部署过程，并记录一些经验和踩过的坑。

最近组里新购入了一些杂牌 GPU 服务器，为了监控功耗，我部署了 Prometheus 社区的 ipmi_exporter 从 BMC 读取带外数据，并使用 Grafana 制作了 Dashboard。然而很快我就发现了奇怪的现象：

众所周知，在镜像站界，PyPI 是个难伺候的主：大量的硬盘占用、巨大的流量、频繁的更新，还有不靠谱的同步工具 bandersnatch。你说为什么不靠谱？听说过其他 没有能力 删除上游删掉了的文件的同步工具吗？

在高性能计算场景中，能有效地测量和控制 CPU 功耗对于优化性能和能效至关重要。硬件厂商（如 Intel、AMD）提供了一些接口和工具，允许用户在不依赖外部硬件的情况下，进行带内（inband）的 CPU 功耗测量与限制。本文将简述常用的方法和工具。