模型输出值与历史平均值差异检测系统 核心监控指标 输出值偏差率 ：当前输出值与历史平均值的相对偏差，计算公式为 |current output historical mean| / historical mean 标准差倍数 ：输出值偏离历...

React Server组件构建优化实战分享 在React 18中引入的Server Components带来了全新的全栈开发体验。本文将通过实际案例展示如何构建和优化Server Components。 核心优化策略 1. 数据获取分离 ...

在分布式大模型训练中，节点故障检测机制是保障训练稳定性的重要环节。本文将对比两种主流方案：基于心跳检测的被动式检测和基于一致性协议的主动式检测。 方案一：心跳检测机制 该方案通过定期发送心跳包来判断节点状态。使用PyTorch分布式训练时，...

基于RDMA的分布式训练通信性能评估报告 在大规模分布式训练中，网络通信开销占总训练时间的比例日益增大。本文基于RDMA技术对通信性能进行评估，为优化提供实操指导。 环境配置 服务器：4台双路CPU服务器（Intel Xeon Platin...

分布式部署中节点故障处理机制 在大规模分布式模型部署中，节点故障是不可避免的挑战。本文将分享一个实用的故障检测与恢复方案。 故障检测机制 我们采用心跳检测方式实现节点状态监控： python import time import threa...

大模型训练中的模型保存机制 在大模型训练过程中，模型保存是确保训练过程可恢复、结果可复现的关键环节。本文将从保存策略、实现方式和最佳实践三个方面进行总结。 1. 模型保存策略 常见的模型保存策略包括： 周期性保存 ：每训练N个epoch保存...

LLM工程实践：从零开始搭建完整的微调系统 在大语言模型（LLM）的工程化实践中，微调是实现定制化应用的关键环节。本文将基于LoRA和Adapter两种主流微调方案，带你从零搭建一套可复现的微调系统。 环境准备 首先安装必要依赖： bash...

大模型推理效率提升实践 在大模型部署场景中，推理效率是影响用户体验的关键因素。本文将从量化、剪枝等具体技术角度，分享可复现的优化方法。 1. 模型量化优化 量化是降低模型推理成本的核心手段。以INT8量化为例，可通过以下步骤实现： pyth...

LLM测试工具的兼容性测试 在开源大模型测试与质量保障社区中，我们经常面临一个核心挑战：如何确保不同测试工具在不同LLM环境下的兼容性。本文将分享一套完整的兼容性测试方案。 测试场景 当前主流LLM测试工具包括： LLM Testing F...

在分布式大模型训练中，epoch数量的设置直接影响收敛速度和训练效率。本文通过对比实验分析不同epoch配置对收敛性能的影响。 实验设置 我们使用8卡V100 GPU集群，训练ResNet 50模型，batch size设为256，初始学习...