大模型服务部署自动化测试踩坑记录 最近在尝试为大模型微服务构建自动化测试流程时，踩了不少坑。分享一下我的实践过程和遇到的问题。 环境准备 首先需要搭建一个基础的微服务测试环境，我使用了Docker Compose来快速部署。配置文件如下： ...

时间序列数据预处理工具推荐与使用 在大模型训练中，时间序列数据预处理是关键环节。本文将推荐几个实用的预处理工具，并提供可复现的操作步骤。 数据清洗与缺失值处理 python import pandas as pd import numpy ...

在大模型部署中，模型加载速度直接影响系统响应效率。本文将对比几种主流优化方法，并提供可复现的实践方案。 1. 模型量化 vs 原始FP32 首先，我们对比FP32与INT8量化模型的加载时间： python import torch 原始F...

大模型推理安全机制研究 随着大模型在生产环境中的广泛应用，推理安全成为关键议题。本文从实际工程角度出发，探讨如何通过技术手段保障模型推理过程的安全性。 安全风险识别 首先需要识别常见的推理安全风险：输入污染、输出泄露、模型后门攻击等。建议构...

微服务环境下大模型服务资源分配 在微服务架构中，大模型服务的资源分配是一个关键问题。本文将通过实际案例展示如何在Kubernetes环境中进行有效的资源管理。 资源分配策略 首先，需要为大模型服务设置合理的CPU和内存请求与限制。以一个典型...

大模型部署架构演进：从单机到多机分布式部署经验 最近在大模型部署过程中踩了不少坑，记录一下从单机到多机分布式部署的演进过程。 单机部署阶段 最初使用单台服务器部署，配置为4卡V100（32GB）。 bash 启动单机服务 python m ...

在大模型训练中，梯度更新策略的优化对训练效率和收敛速度有着直接影响。以下分享几个实用的调优经验。 1. 梯度裁剪策略 在分布式训练中，梯度爆炸是常见问题。建议使用全局梯度裁剪： python PyTorch示例 torch.nn.utils...

在推理系统中，模型更新机制是确保系统持续优化和适应新数据的关键环节。本文将对比两种主流的模型更新策略：在线更新（Online Updates）与批量更新（Batch Updates），并提供可复现的实现方案。 在线更新机制 在线更新允许模型...

Transformer模型安全加固与性能损失测试 背景 在AI安全防护体系中，Transformer模型面临对抗攻击威胁，本文通过具体实验验证不同加固策略的防御效果与性能影响。 实验环境 模型：BERT base cased 数据集：SST...

基于Adapter的模型在线部署踩坑记录 最近在尝试将基于Adapter微调的LLM模型进行在线部署，整个过程可谓是跌宕起伏。项目背景是为某企业定制化问答系统，采用LoRA+Adapter混合方案进行微调。 部署环境配置 首先需要安装必要的...