在微服务架构下，大模型资源利用成为关键议题。本文分享一个基于Prometheus和Grafana的监控实践方案。 问题背景 ：当大模型服务被拆分为多个微服务时，资源分配和监控变得复杂。我们发现模型推理服务CPU使用率波动大，内存占用不均。 ...

安全测试环境搭建经验分享：使用VirtualBox构建多系统测试平台 在Linux内核安全研究和系统安全管理实践中，构建一个稳定、可复现的测试环境至关重要。本文将分享如何利用VirtualBox搭建一个多系统测试平台，为内核漏洞分析和权限控...

在PyTorch分布式训练中，数据采样策略直接影响训练效率和模型收敛速度。本文将探讨几种关键的数据采样方法及其优化配置。 数据采样基础 在多机多卡环境中，常见的数据采样问题包括：数据分布不均、通信开销过大、梯度更新不一致等。使用PyTorc...

在React Server Component实践中，缓存清理是确保应用性能的关键环节。本文将分享一套完整的缓存清理策略实施方法。 缓存清理架构设计 首先，在服务端组件中实现自定义缓存管理器： javascript // server ca...

在React Server Component实践中，服务端渲染组件优化是提升应用性能的关键环节。本文推荐几款实用的优化工具和最佳实践。 1. React Server Components Profiler 使用官方提供的Profiler...

在多机分布式训练中，网络延迟是影响整体性能的关键瓶颈。以下分享几个经过验证的优化方法： 1. 网络拓扑优化 使用 NCCL 的 NCCL NET GDR LEVEL 参数控制 GPU Direct RDMA 级别，建议设置为 2（启用 RD...

在模型部署过程中，确保预测准确性是每个AI工程师的核心任务。本文将分享几个实用的技巧来提升模型部署后的预测准确性。 1. 输入数据预处理优化 部署时的输入数据往往与训练时存在差异，需要进行严格的数据预处理。 python import nu...

在LLM微服务化改造过程中，自动化部署是提升DevOps效率的关键环节。本文分享一套基于Kubernetes的LLM微服务自动化部署方案。 核心架构 采用Helm Chart管理LLM服务配置，通过Argo CD实现GitOps自动化部署。...

在大模型部署环境中，负载均衡算法的应用直接影响着系统性能和资源利用率。本文将从架构设计角度探讨如何在实际场景中有效应用负载均衡策略。 负载均衡的核心挑战 大模型推理服务面临的主要挑战包括：请求流量波动大、计算资源分配不均、模型响应时间长等问...

LLM模型防御机制调优记录 背景 针对大语言模型的对抗攻击防护，我们通过多维度防御策略进行调优。本记录基于实际测试数据，提供可复现的防护方案。 防御策略一：输入过滤与清洗 python import re def clean input(t...