基于Kubernetes的大模型训练作业自动扩缩容实践 在大模型训练场景中，资源利用率和成本控制是核心挑战。本文分享一个基于Kubernetes的自动扩缩容解决方案，通过HPA（Horizontal Pod Autoscaler）结合自定义...

系统管理员实战：Linux中内核模块安全加载策略 作为一名系统管理员，在处理Linux服务器的内核模块管理时，我曾经踩过一个关于内核模块安全加载的坑。这个案例让我深刻认识到：不正确的内核模块加载配置可能导致严重的安全风险。 问题背景 我们有...

在多模态大模型中，损失函数的设计直接影响图像文本联合建模的效果。本文将分享几种实用的损失函数调优技巧。 1. 对比损失函数优化 在图像文本匹配任务中，对比损失是核心。我们采用基于温度参数的对比损失： python import torch ...

基于PyTorch的模型并行优化技巧 在大模型训练中，模型并行（Model Parallelism）是解决显存不足、提升训练效率的关键技术。本文将介绍如何使用PyTorch实现模型并行优化，并提供可复现的代码示例。 1. 模型并行基础概念 ...

大模型部署中的日志监控与告警机制设计 在大模型部署过程中，日志监控与告警机制是保障系统稳定运行的关键环节。本文将结合实际项目经验，分享一套可复现的日志监控与告警方案。 问题背景 在一次大模型推理服务部署中，我们遇到过多次服务异常但无有效预警...

模型异常请求流量的实时监控告警机制 核心监控指标配置 1. 请求流量基线监控 监控指标：每分钟请求数(QPS) 告警阈值：均值±3σ metrics: qps threshold: baseline: avg requests per mi...

量化算法调优策略：基于实际需求的优化方案 最近在做模型部署时踩了不少坑，分享一下量化调优的实际经验。我们项目中使用的是PyTorch模型，目标是将ResNet50从FP32压缩到INT8。 问题背景 最初直接用torch.quantizat...

基于LoRA的增量微调方案设计 在大语言模型微调实践中，LoRA（Low Rank Adaptation）因其参数效率高、训练成本低而备受青睐。本文将分享一个完整的基于LoRA的增量微调方案，帮助NLP开发者快速上手。 方案概述 本次实践采...

Docker容器化模型服务安全配置 在TensorFlow Serving微服务架构中，容器化部署是实现模型快速部署和弹性伸缩的关键环节。本文将详细介绍如何为TensorFlow Serving服务配置安全的Docker容器环境。 1. 安...

在企业级Django应用开发中，RBAC（基于角色的访问控制）模型是权限管理的核心架构。本文将分享一个实际项目中的RBAC优化实践。 问题背景 我们最初采用Django内置的Permission系统，通过user.groups和user.u...