多模态数据预处理标准化方案 在大模型训练中，多模态数据预处理是决定模型性能的关键环节。本文将分享一套可复现的标准化预处理流程。 数据类型与处理流程 主要处理图像、文本、音频三种模态数据： 图像数据预处理： python import cv2...

大模型导出安全检查清单 在大模型开发和部署过程中，模型导出环节往往存在安全隐患。本文将分享一些常见的安全检查点和可复现的检测方法。 1. 模型权重文件检查 bash 检查导出文件权限 ls la model.bin 检查文件完整性 sha2...

模型推理吞吐量提升方案 问题背景 最近发现线上模型推理延迟从50ms飙升到200ms，通过监控系统定位到吞吐量瓶颈。以下是完整的排查和优化过程。 监控指标配置 首先在Prometheus中配置关键指标： yaml 模型推理延迟 (p95) ...

量化测试用例管理：构建完整的验证体系 在模型部署实践中，量化测试用例管理是确保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构建完整的量化验证体系。 核心测试用例设计 首先需要建立基础测试用例集： python import torc...

前端性能测试：Server Component vs Client Component 在React Server Component的实践中，我们通过实际测试对比了服务端组件与客户端组件的性能表现。 测试环境 React版本: 18.2 ...

基于TVM的大模型推理性能调优 在大模型部署实践中，TVM作为端到端深度学习编译器框架，在推理性能优化方面展现出显著优势。本文分享一个实际的调优方案。 核心思路 通过TVM的AutoScheduler和自定义算子融合策略，将原始模型转换为高...

图像文本联合训练时的数据预处理标准化 在多模态大模型训练中，数据预处理的标准化直接决定了模型性能上限。我曾在一个图像 文本联合训练项目中踩过不少坑，分享一下实际的标准化方案。 核心问题 最初我们采用独立的图像和文本预处理流程，导致训练时出现...

在TensorFlow Serving微服务架构中，异常日志收集分析是保障系统稳定性的重要环节。本文将详细介绍如何构建完整的异常日志收集体系。 核心问题定位 当模型服务出现异常时，需要快速定位问题。通过配置以下日志收集方案： bash Do...

大模型测试工具的部署优化策略 在开源大模型测试与质量保障社区中，我们持续探索如何提升大模型测试效率和稳定性。本文将分享一套针对大模型测试工具的部署优化策略，帮助测试工程师更好地进行自动化测试。 1. 环境准备与容器化部署 推荐使用Docke...

Linux权限模型：基于用户组的访问控制策略实现 在Linux系统中，基于用户组的访问控制是实现细粒度权限管理的核心机制。本文将通过具体案例演示如何配置用户组权限来控制文件和目录访问。 核心概念 Linux采用U G O（User Grou...