Transformer模型推理中的并行计算 在大模型推理场景中，如何有效利用并行计算资源是提升推理效率的关键。本文将探讨Transformer模型推理阶段的并行计算优化策略，并提供可复现的实践步骤。 并行计算类型 在Transformer推...

联合训练系统中分布式训练踩坑经验分享 在多模态大模型联合训练实践中，分布式训练的挑战远超想象。本文分享几个关键坑位及解决方案。 数据预处理阶段 模型输入标准化处理 import torch from torchvision import t...

在LLM微调工程化实践中，LoRA微调因其高效性成为主流方案。本文推荐8个提升LoRA微调效率的实用插件。 1. peft adapter 这是HuggingFace官方推出的LoRA适配器库，支持快速实现LoRA模块化训练。 from p...

深度学习模型分布式部署中batch size设置踩坑经验 在分布式训练中，batch size的设置直接影响训练效率和收敛速度。最近在部署一个7B参数模型时，踩了几个典型的坑。 问题描述 使用8卡A100训练时，初始设置为每卡batch s...

Linux内核安全机制实现原理：从理论到应用 Linux内核作为系统的核心组件，其安全性直接影响整个系统的稳定性和数据安全。本文将深入探讨内核安全机制的实现原理，并提供可复现的安全配置案例。 1. 内核安全机制核心原理 内核安全机制主要基于...

Linux内核模块加载机制深度解析：安全风险识别 在Linux系统中，内核模块加载机制是系统安全的重要环节。本文将深入分析内核模块加载的潜在安全风险，并提供具体的安全配置案例。 内核模块加载基础 内核模块通过 insmod 、 modpro...

量化参数优化：从训练参数到部署配置调整 在AI模型部署实践中，量化参数的优化是决定模型轻量化效果的关键环节。本文将通过实际案例展示如何从训练参数设置到部署配置调整，实现量化效果的最大化。 1. 训练阶段量化参数设置 使用PyTorch的量化...

多任务Adapter微调参数优化实践 在大语言模型工程化实践中，多任务Adapter微调是一种高效且资源友好的方法。本文将分享如何在实际项目中实现并优化多任务Adapter微调。 核心思路 基于LoRA的Adapter微调方案，通过为每个任...

TensorFlow Serving微服务测试方法踩坑记录 最近在实践TensorFlow Serving微服务架构时，遇到了不少坑，特此记录一下测试流程和解决方案。 Docker容器化部署 首先，我们使用Docker容器化部署Tensor...

TensorFlow Serving微服务架构容器化部署质量保障机制 在TensorFlow Serving微服务架构实践中，我们踩过不少坑，特别是在容器化部署和负载均衡配置方面。本文将分享一些实用的质量保障方案。 Docker容器化实践 ...