基于FSDP的大规模模型训练资源分配策略踩坑记录 最近在尝试使用FSDP（Fully Sharded Data Parallelism）进行大规模模型训练时，踩了不少坑，分享一下实际的资源配置和优化经验。 问题背景 我们有一个30B参数的模...

开源大模型推理服务的负载测试方法 在生产环境中部署开源大模型时，负载测试是确保系统稳定性和性能的关键环节。本文将介绍如何使用主流工具对大模型推理服务进行系统性负载测试。 测试环境准备 首先需要搭建一个模拟真实场景的测试环境。以Hugging...

基于深度学习框架的大模型训练 在当前AI发展浪潮中，大模型训练已成为研究热点。本文将基于PyTorch框架介绍大模型训练的核心流程与优化技巧。 环境准备 首先安装必要的依赖包： bash pip install torch torchvis...

在大模型训练过程中，显存使用率异常是一个常见但棘手的问题。本文将结合实际场景，分享一套系统性的排查方法和优化策略。 问题现象 在使用PyTorch进行大模型训练时，发现显存使用率突然飙升至95%以上，甚至出现OOM（Out of Memor...

在分布式大模型训练中，节点间的通信延迟是影响训练效率的关键瓶颈之一。本文将对比几种主流的通信优化策略，并提供可复现的实践方案。 问题背景 在使用PyTorch Distributed Data Parallel (DDP)进行分布式训练时，...

TensorRT vs ONNX Runtime 量化效率对比：实战评估 在模型部署场景中，量化是实现模型轻量化的关键步骤。本文通过实际测试对比TensorRT和ONNX Runtime的量化效果。 实验环境 模型：ResNet50 (Py...

特征工程中的数据漂移检测与自适应更新策略分析 在大模型训练过程中，特征分布的稳定性直接影响模型性能。本文将探讨如何在特征工程中有效检测数据漂移并实施自适应更新策略。 数据漂移检测方法 1. 统计检验方法 python import nump...

在分布式TensorFlow训练中，内存溢出（OOM）问题往往成为性能瓶颈的首要原因。本文将从实际调优经验出发，提供一套系统性的排查思路和可复现的优化方法。 问题现象 在使用 tf.distribute.MirroredStrategy 进...

Linux内核模块签名验证机制详解：防止未授权加载 在Linux系统安全防护中，内核模块的加载控制是一个重要环节。最近在一次安全审计中，我们发现某服务器存在内核模块未授权加载的风险，经过深入排查和修复，现将相关经验分享如下。 问题背景 某系...

联合训练中模型推理性能优化 在多模态大模型联合训练中，推理性能优化是提升系统整体效率的关键环节。本文将从数据预处理、模型融合策略和推理加速三个维度，提供可复现的优化方案。 数据处理流程优化 首先，针对图像 文本对的预处理，采用动态分辨率调整...