对比分析：传统测试vsLLM测试方法论 在大模型时代，测试方法论正经历深刻变革。作为测试工程师，我们有必要对比传统测试与LLM测试的差异。 传统测试方法论特点 传统测试主要基于预定义输入输出，通过黑盒/白盒测试验证功能正确性。例如使用Pyt...

量化模型资源利用率优化：内存与计算资源平衡 最近在部署一个YOLOv5模型到边缘设备时，遇到了严重的内存瓶颈问题。原始模型占用2.1GB显存，而目标设备只有4GB内存空间。 量化策略选择 我们采用了 PyTorch Quantization...

量化调优经验：从量化到部署的完整优化流程设计 最近在部署一个BERT模型时，经历了从量化到最终部署的完整优化流程，踩了不少坑，分享下具体经验。 1. 量化工具选择与配置 我们使用了PyTorch官方的 torch.quantization ...

Adapter微调问题排查：如何快速定位训练异常原因 在LLM微调工程化实践中，Adapter微调因其低资源消耗和高可移植性而备受青睐。然而，实际应用中常常遇到训练异常问题，本文将提供一套系统性的排查方法。 常见异常现象 1. 训练loss...

大模型测试环境资源优化策略 在大模型测试过程中，资源管理是影响测试效率和成本的关键因素。本文将分享一些实用的资源优化策略。 1. 资源监控与分析 首先建立基础监控体系： bash 使用nvidia smi监控GPU使用率 watch n 1...

LLM测试数据的质量控制 在大模型测试中，测试数据质量直接决定了模型性能评估的可靠性。本文将介绍如何通过自动化手段保障LLM测试数据质量。 常见问题 数据偏见：训练数据存在性别、地域等偏见 格式不一致：问答格式混乱，影响模型理解 语义重复：...

图像文本联合训练的数据缓存机制优化 在多模态大模型训练中，图像文本联合训练面临数据处理瓶颈。本文提出基于LRU缓存的优化方案。 数据预处理流程 1. 原始数据加载 ：使用 torchvision.datasets.ImageFolder 加...

Transformer推理中的编译器优化技术 在Transformer模型推理过程中，编译器级优化已成为提升性能的关键手段。本文将介绍几种实用的编译器优化方法。 1. 算子融合优化 通过将多个小算子合并为一个大算子，可以减少内存访问和计算开...

TensorFlow Serving微服务架构实践 环境准备 首先创建Docker环境，使用以下Dockerfile构建TensorFlow Serving镜像： FROM tensorflow/serving:latest 复制模型文件到...

PyTorch模型压缩效果验证：剪枝与量化的联合优化实验 实验背景 最近在优化一个ResNet50模型时，尝试了剪枝和量化联合优化，结果令人惊喜。本文记录完整的踩坑过程和实测数据。 环境准备 python import torch impo...