量化部署架构：适用于多平台环境的优化方案 在实际部署场景中，模型量化是实现轻量化部署的核心技术。本文将基于实际工程经验，构建一套可复现的量化部署架构。 核心框架 采用TensorRT + ONNX Runtime的混合部署方案，支持x86和...

量化参数设置：如何选择合适的量化位宽 作为一名AI部署工程师，量化位宽的选择直接影响模型精度和推理速度。今天分享一个踩坑实录。 问题背景 在部署YOLOv5模型时，我尝试了不同的量化位宽：8bit、4bit、2bit，结果令人失望。 实际操...

React Server组件构建参数优化实战 在React Server Components (RSC) 实践中，构建参数优化是提升应用性能的关键环节。本文将通过实际案例展示如何优化RSC的构建配置。 核心优化策略 1. 预编译依赖优化 ...

基于ArgoCD的大模型服务部署流水线实践 在大模型微服务化改造过程中，如何构建稳定可靠的部署流水线是DevOps工程师面临的核心挑战。本文将分享基于ArgoCD实现大模型服务部署流水线的完整实践。 核心架构 我们采用ArgoCD作为Git...

在Linux系统中，内核驱动程序的安全控制是系统管理员必须重点关注的领域。本文将通过实际案例，介绍如何通过配置和监控来增强内核驱动的安全性。 案例背景：USB驱动安全加固 在许多生产环境中，USB设备频繁接入可能导致潜在的安全风险。我们可以...

Docker镜像构建优化：TensorFlow Serving模型服务提速方案 在TensorFlow Serving模型服务化部署中，Docker镜像构建效率直接影响服务上线速度。本文分享几个关键优化策略。 基础镜像选择优化 docker...

大模型训练中学习率调度策略研究 在大模型训练实践中，学习率调度策略直接影响模型收敛速度和最终性能。本文基于实际部署经验，分享几种有效的学习率调度方法。 1. 线性衰减策略 这是最基础的策略，适用于大多数场景： python from tor...

超大模型训练时的模型切片与通信优化踩坑记录 最近在做LLaMA 2 70B模型的分布式训练，踩了几个关于模型切片和通信优化的坑，分享一下。 问题背景 使用PyTorch DDP + FSDP进行训练时，发现训练速度严重下降，尤其是在多机多卡...

在大模型推理过程中，响应时间监控是保障系统稳定性和用户体验的关键环节。本文将分享几种实用的响应时间监控方法，帮助开发者有效识别和优化推理性能瓶颈。 基础监控方法 1. 使用Python装饰器监控单个函数耗时 python def timin...

机器学习模型在线服务容量规划 容量规划核心指标 核心监控指标： QPS（每秒查询数） ：通过Prometheus采集 model requests total 指标，设置5分钟窗口滑动平均 响应时间P95 ：监控 model respons...