模型服务请求处理时间分布监控系统 监控指标设计 为实现精准的处理时间监控，需采集以下核心指标： 1. 响应时间分布 ：p50、p90、p95、p99百分位数 2. 平均响应时间 ：每分钟平均耗时 3. 请求吞吐量 ：每秒请求数(RPS) 4...

模型量化精度控制：如何平衡压缩率与准确率的技术手段 在模型部署实践中，量化是实现模型轻量化的关键手段。本文将通过实际案例展示如何在TensorRT和PyTorch中进行精度控制。 PyTorch量化实践 使用PyTorch的量化工具包进行静...

服务端组件部署最佳实践 随着React Server Components的普及，如何在生产环境中高效部署成为开发者关注的重点。本文将分享一套完整的部署最佳实践方案。 环境配置与构建优化 首先，在 package.json 中配置构建脚本：...

大模型推理优化：计算与存储协同优化 在大模型推理场景中，计算与存储的协同优化是提升系统性能的关键。本文将通过实际案例分享如何实现计算资源与存储带宽的高效匹配。 核心问题分析 传统的大模型推理架构往往存在计算单元闲置与存储瓶颈并存的问题。以L...

在开源大模型微调过程中，梯度爆炸是一个常见但棘手的问题。本文将通过实际案例分享处理方法。 问题现象 训练过程中loss突然变为NaN或inf，梯度值异常增大，模型无法收敛。 根本原因 1. 学习率设置过高 2. 权重初始化不当 3. 梯度裁...

对抗样本生成算法对大模型攻击效果的实证研究 研究背景 本研究针对大模型安全防护体系中的对抗样本攻击问题，通过具体实验验证不同对抗样本生成算法的有效性。 实验设计 攻击算法对比 使用以下三种对抗样本生成算法进行测试： 1. FGSM (Fas...

PyTorch DDP训练环境配置优化 在多机多卡分布式训练中，PyTorch Distributed (DDP) 是主流选择。本文将分享如何通过环境配置和参数调优来提升训练效率。 基础环境配置 首先确保所有节点具备一致的运行环境： bas...

最近在进行跨平台训练框架迁移时踩了不少坑，分享一些实用的经验。我们从PyTorch Distributed切换到Horovod的过程中，遇到了不少配置问题。 首先，在环境配置阶段，需要确保所有节点的CUDA版本、cuDNN版本完全一致。我遇...

在LLM微调实践中，LoRA（Low Rank Adaptation）因其高效性和低资源消耗而备受青睐。然而，如何调节权重更新频率以优化微调效果是关键问题。 权重更新频率调节原理 LoRA通过冻结预训练模型权重，仅训练低秩矩阵WΔ = ΔW...

PyTorch模型训练加速：从硬件到软件 硬件层面优化 使用NVIDIA A100 GPU进行测试，开启Tensor Core支持： python import torch print(f'CUDA available: {torch.cu...