大模型推理时显存爆满问题排查与优化实践 在大模型推理过程中，显存爆满是一个常见但复杂的问题。本文将从架构角度分析该问题的根源并提供可复现的优化方案。 问题现象 当使用大型语言模型进行推理时，GPU显存占用持续增长直至溢出。这通常表现为： C...

大模型容器化部署安全最佳实践 随着大模型技术的快速发展，容器化部署已成为主流方案。本文将从安全角度出发，分享大模型容器化部署的最佳实践。 容器镜像安全加固 首先，确保使用官方可信的基础镜像，并定期更新系统补丁。建议采用多阶段构建方式减少攻击...

系统安全配置实战：基于内核参数调优的安全加固方案 在Linux系统安全防护中，内核参数调优是构建安全基线的重要手段。本文将通过实际案例展示如何通过调整关键内核参数来增强系统安全性。 1. 禁用不必要的内核模块 bash 查看已加载的模块 l...

Spring Boot监控系统建设经验 在微服务架构日益普及的今天，构建完善的监控系统已成为保证应用稳定运行的关键。本文分享一个基于Spring Boot Actuator的监控系统建设实践经验。 基础配置 首先，在 pom.xml 中添加...

应用监控数据采集频率与存储策略研究 在Spring Boot应用中，Actuator提供了强大的监控能力，但如何合理配置采集频率和存储策略是关键问题。 监控数据采集频率配置 默认情况下，Spring Boot Actuator每10秒采集一...

微调后模型的可解释性分析技术分享 在大模型微调实践中，模型可解释性是评估微调效果和部署可靠性的重要环节。本文将介绍几种实用的可解释性分析方法，并提供可复现的代码示例。 1. 注意力权重可视化 通过分析注意力机制，我们可以理解模型关注输入的哪...

在分布式大模型训练中，节点故障是不可避免的挑战。本文分享一套完整的故障恢复机制设计经验，帮助提升训练系统的鲁棒性。 故障恢复核心原理 分布式训练系统通常采用主从架构，当工作节点（Worker）发生故障时，需要快速检测并重新分配任务。核心思想...

深度学习推理优化：PyTorch中算子融合与计算图重写 在PyTorch中进行深度学习模型推理优化时，算子融合（Operator Fusion）和计算图重写（Graph Rewriting）是提升性能的关键技术。本文将通过具体代码示例展示如...

自动化特征工程平台部署方案：从容器化到微服务架构的完整路径 随着大模型训练规模的不断扩张，特征工程的重要性日益凸显。本文将分享一套完整的自动化特征工程平台部署方案，涵盖从本地开发到生产环境的全生命周期管理。 架构设计 采用微服务架构，核心组...

在大模型训练过程中，异常值检测与处理是保证模型稳定性和性能的关键环节。本文将介绍几种实用的异常值检测方法及其在训练中的实现。 异常值检测方法 1. 基于统计的方法 通过计算损失值的均值和标准差来识别异常点： python import nu...