Docker部署TensorFlow服务监控 在TensorFlow Serving微服务架构中，Docker容器化部署已成为标准实践。本文将深入探讨如何通过Docker实现TensorFlow服务的监控配置。 基础Dockerfile构建...

大模型训练过程中的数据增强方法 在大模型训练中，数据增强是提升模型泛化能力的重要手段。本文分享几种实用的数据增强方法和实施步骤。\n 文本层面增强 回译增强（Back Translation） ： python import torch f...

基于对比学习的图像文本匹配方法 数据处理流程 首先构建多模态数据集，包含图像 文本对。数据预处理包括： 1. 图像预处理 ：使用ResNet 50提取图像特征，输入尺寸调整为224×224 2. 文本预处理 ：使用BERT tokenize...

LLM微调中的数据采样策略 在LLM微调工程化实践中，数据采样策略直接影响模型性能。本文将分享几种实用的LoRA微调数据采样方案。 核心采样方法 1. 基于数据质量的采样 python import pandas as pd from sk...

GPU内存优化实战：通过torch.cuda.memory profiler监控显存使用情况 在PyTorch深度学习模型训练过程中，GPU显存管理是影响训练效率的关键因素。本文将通过实际案例展示如何利用 torch.cuda.memory...

在PyTorch模型推理过程中，中间张量的内存占用往往是性能瓶颈之一。本文将通过具体案例演示如何通过减少中间张量数量来优化内存使用。 首先，我们创建一个典型的CNN模型并分析其内存占用情况。在标准实现中，模型会生成大量中间激活张量： pyt...

模型服务化部署经验分享：Docker容器化部署的完整实践 在机器学习模型工程化落地过程中，服务化部署是关键环节。本文将分享基于Docker的模型容器化部署实践经验。 実践背景 我们团队在将TensorFlow模型从开发环境迁移到生产环境时，...

Go gRPC服务测试用例编写 在构建Go语言gRPC微服务时，编写完善的测试用例是确保服务稳定性的关键。本文将介绍如何为gRPC服务编写有效的测试用例。 基础测试用例结构 go func TestUserService GetUser(t...

最近在项目中尝试用Raft算法实现分布式事务一致性，结果踩了几个大坑。 背景 ：我们有个订单系统需要保证订单创建、库存扣减、支付记录三个操作的原子性，决定用Raft协议来实现。 踩坑过程 ： 1. 初始化错误 ：一开始直接复制了etcd的R...

在分布式系统中，事务数据备份机制是保障数据一致性的重要手段。本文结合实际项目经验，分享几种实用的备份策略。 1. 基于消息队列的异步备份 这是最常用的方案之一。当主事务执行成功后，将变更数据发送到消息队列，由专门的备份服务消费并写入备份存储...