v6路由配置规范 React Router v6相较于v5带来了重大变化，本文将详细介绍v6的路由配置规范及迁移实践。 核心变化 1. 组件结构重构 v6移除了 <Switch 组件，改为使用 <Routes 包裹路由组件。这使得路由匹配更...

大模型服务监控告警策略 在大模型微服务架构中，有效的监控告警机制是保障系统稳定运行的关键。本文将分享一套可复现的监控告警策略。 核心监控指标 响应延迟（P95/P99） 错误率（HTTP 5xx） GPU利用率 内存使用率 并发请求数 告警...

在Linux系统安全实践中，SELinux策略管理是保障系统安全的重要环节。本文将通过具体案例演示如何使用 semanage 工具实现SELinux策略的快速导入导出。 问题场景 某企业运维团队需要在多个服务器间同步SELinux策略配置，...

图像文本联合建模的损失权重分配踩坑记录 最近在设计多模态大模型时，遇到了一个经典问题：如何合理分配图像和文本模态的损失权重？这个问题看似简单，实则暗藏玄机。 问题背景 我们采用CLIP架构进行图像 文本联合训练，最初使用等权重分配（0.5:...

模型输出概率分布变化的统计检测方法 在机器学习模型运行时监控中，输出概率分布的变化是关键指标。当模型性能下降或数据分布漂移时，输出概率分布会发生显著变化。 监控指标定义 KL散度 ：衡量新旧分布间的差异 JS散度 ：对称的分布距离度量 分布...

PyTorch分布式训练的集群部署实践 在大规模机器学习模型训练中，集群部署是提升训练效率的关键环节。本文将分享基于PyTorch Distributed的集群部署实践经验。 环境准备与配置 首先确保所有节点安装相同版本的PyTorch和C...

大语言模型训练中的正则化技术对比 在大语言模型训练过程中，正则化技术对于防止过拟合、提升泛化能力至关重要。本文基于实际部署经验，对比几种主流正则化方法的实现与效果。 1. Dropout正则化 Dropout是最常用的正则化技术之一。在Py...

混合精度训练性能对比：FP16 vs FP32 vs Mixed Precision 在分布式大模型训练中，混合精度训练已成为提升训练效率的关键优化手段。本文通过实际实验对比不同精度设置下的训练性能表现。 实验环境 4x A100 GPU ...

在使用 Qwen 进行微调时，学习率调度器的设置对模型收敛和最终效果有着至关重要的影响。如果设置不当，可能导致训练过程不稳定、loss 不下降甚至过拟合等问题。 常见问题 在实际工程实践中，我们发现很多 ML 工程师在使用 Qwen 微调时...

权限控制测试：使用capsh工具验证程序capabilities限制效果 在Linux系统安全实践中，程序capabilities（能力）机制是权限控制的核心组件之一。本文将通过实际测试展示如何使用capsh工具验证程序capabiliti...