大模型配置文件安全加固指南 在大模型部署过程中，配置文件是安全防护的关键环节。本文将介绍如何通过合理的配置加固来提升模型安全性。 配置文件敏感信息保护 首先需要识别并移除配置文件中的敏感信息： yaml 危险的配置示例 api key: "...

基于Prometheus的LLM服务监控面板构建 在大模型微服务化改造过程中，监控体系的建设至关重要。本文记录了为LLM服务搭建Prometheus监控面板的踩坑历程。 环境准备 首先安装必要的组件： bash 安装Prometheus w...

在Stable Diffusion微调过程中，图像质量不稳定是一个常见问题。本文将分享几种有效的解决方法。 问题分析 微调时出现的图像质量波动主要源于学习率设置不当、训练轮数不足或数据集偏差。建议从以下几方面入手： 1. 学习率调整 使用较...

大模型训练中的模型保存与恢复策略 在大模型训练过程中，模型的保存与恢复是确保训练连续性和结果可复现的关键环节。特别是在训练时间长、资源消耗大的场景下，合理的模型管理策略能有效避免因意外中断导致的计算资源浪费。 1. 常见保存策略对比 策略一...

分布式训练中节点故障自动恢复机制实现踩坑记录 最近在参与一个大规模分布式模型训练项目时，遇到了一个非常头疼的问题：训练过程中某个节点突然宕机，导致整个训练中断。虽然有checkpoint机制，但手动重启和状态恢复太费时间了。于是决定研究下如...

在大模型服务治理中，资源限制与调度策略的调优是保障系统稳定性和性能的关键环节。本文将结合开源大模型微服务化改造实践，探讨如何通过合理的资源配置和调度策略来优化服务表现。 资源限制配置 以Kubernetes为例，我们可以通过Resource...

量化算法优化技巧：提高量化精度的关键方法 在模型部署实践中，量化精度的提升是模型轻量化的核心挑战。本文分享几种可复现的量化优化技巧。 1. 量化范围优化 使用TensorFlow Lite的动态范围量化时，可通过调整激活值范围来提升精度： ...

分布式训练网络协议选择指南 在多机多卡训练中，网络协议的选择直接影响训练性能。本文将深入分析不同协议的适用场景和配置方法。 协议对比 TCP协议 TCP协议简单可靠，适用于大多数场景。配置示例： bash Horovod启动命令 horov...

多任务LoRA微调效果验证 在大语言模型的工程化实践中，多任务LoRA微调已成为提升模型泛化能力的重要手段。本文将分享一个完整的多任务LoRA微调方案，通过实际案例验证其效果。 实践背景 针对文本分类、问答和摘要三个任务，我们采用LoRA方...

使用ONNX Runtime进行推理加速调优 在Transformer模型推理优化中，ONNX Runtime（ORT）已成为重要的加速工具。本文将通过具体案例展示如何使用ORT进行推理加速调优。 环境准备 bash pip install...