应用监控数据采集与存储方案对比分析 在Spring Boot应用监控场景中，合理选择数据采集与存储方案对系统稳定性至关重要。本文将从实际配置角度，对比主流方案的实现方式。 方案一：基于Spring Boot Actuator内置监控 首先启...

在大模型微服务化改造过程中，容量规划是部署前的关键环节。本文将分享一个基于Prometheus监控数据的容量规划实践方案。 容量规划步骤 1. 历史数据收集 ：通过Prometheus采集服务指标 bash 查询过去24小时的CPU使用率 ...

基于TensorBoard的分布式训练监控体系构建踩坑记录 最近在为一个分布式大模型训练项目搭建监控体系，踩了不少坑，分享一下经验。 问题背景 我们使用PyTorch Distributed Data Parallel进行训练，原本只用pr...

量化后模型性能测试：从训练到部署的完整验证流程 在AI模型部署实践中，量化是实现模型轻量化的关键步骤。本文将通过实际案例展示从训练到部署的完整量化验证流程。 1. 环境准备与工具选择 我们使用PyTorch 2.0配合torch quant...

量化安全测试：量化模型的逆向工程攻击防护实验 在模型部署过程中，量化压缩虽然能显著降低模型体积和计算开销，但同时也可能引入安全风险。本文通过实际测试验证量化模型对逆向工程攻击的防护能力。 实验环境准备 bash pip install to...

多模态微调中的数据对齐问题分析 在多模态大语言模型微调过程中，数据对齐问题是导致性能下降的核心瓶颈。本文将通过实际案例分享踩坑经验。 问题现象 在使用LLaMA 2 7B进行视觉问答任务时，发现模型输出与人工标注存在显著偏差。经过排查，发现...

大模型推理架构设计与实现 在大模型推理场景中，如何平衡性能与资源消耗是核心挑战。本文将从实际架构设计角度，分享几种可复现的优化方案。 1. 动态Batching策略 通过动态调整batch size来提升GPU利用率： python imp...

特征选择算法在不同场景下的适用性分析 在大模型训练中，特征选择是提升模型性能和效率的关键环节。本文将深入分析几种主流特征选择算法在不同场景下的适用性。 基础概念 特征选择旨在从原始特征集中筛选出最相关、最有用的子集，减少维度灾难，提高模型泛...

基于密码学的大模型安全传输实践 在大模型时代，数据安全传输成为核心挑战。本文将分享如何通过密码学技术构建安全的数据传输通道。 安全传输架构设计 首先，我们采用TLS 1.3协议作为基础传输层，确保端到端加密。配置时需注意： bash ope...

在大模型推理服务中，响应时间是衡量系统性能的关键指标。本文将对比分析几种常用的响应时间监控方案，并提供可复现的实践方法。 监控方案对比 方案一：基础日志记录 通过在模型推理前后添加时间戳来计算响应时间。这是最直接的方法，但需要手动处理。 p...