在PyTorch分布式训练中，内存泄漏是常见的性能瓶颈问题。本文将对比Horovod和PyTorch Distributed两种框架的内存泄漏排查方法。 问题现象 使用torch.distributed.launch启动多卡训练时，训练进程...

在大模型训练中，Batch Size 是一个关键超参数，它不仅影响模型的收敛速度和最终精度，还直接决定了训练效率。本文将通过对比实验，探讨不同 Batch Size 对训练速度与精度的影响，并提供可复现的代码示例。 实验设置 我们使用 Py...

Linux内核测试方法：使用KASAN检测内核内存错误 在Linux系统安全领域，内核内存错误是导致系统崩溃和安全漏洞的重要根源。KASAN（Kernel Address Sanitizer）作为内核自带的内存错误检测工具，在系统安全测试中...

多实例TensorFlow服务负载均衡算法比较 在TensorFlow Serving微服务架构中，多实例部署是提升模型服务能力的关键策略。本文通过实际测试对比三种主流负载均衡算法的性能表现。 环境准备 首先构建TensorFlow Ser...

Kubernetes命名空间隔离TensorFlow服务 在TensorFlow Serving微服务架构中，命名空间隔离是实现多环境部署和资源管控的关键实践。本文将详细介绍如何通过Kubernetes命名空间来隔离TensorFlow服务...

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机器学习模型性能评估基准 核心监控指标体系 模型输出质量指标 ：准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)、F1 score，通过 sklearn.metrics 计算；AUC ROC曲线面积，使用 r...

在Transformer模型推理过程中，动态内存分配是一种重要的优化技术，能够有效减少不必要的内存占用并提升推理效率。本文将介绍如何通过动态内存分配策略来优化Transformer的推理性能。 动态内存分配原理 传统的Transformer...

推理优化中的硬件加速策略 在大模型推理场景中，硬件加速是提升性能的关键环节。本文将从实际工程角度，介绍几种可复现的硬件加速策略。 1. Tensor Core加速（CUDA） 对于NVIDIA GPU，可利用Tensor Core进行混合精...

在Nuxt.js SSR项目中，跨域问题是最常见的部署难题之一。本文将通过实际项目案例，对比分析两种主流解决方案：CORS配置与代理服务器设置。 问题场景 ：某电商网站使用Nuxt.js SSR，前端域名 https://www.examp...