v6路由跳转失败：useNavigate参数传递问题排查分享 最近在将项目从React Router v5升级到v6时，遇到了一个令人头疼的问题：使用 useNavigate 进行路由跳转时，参数传递不生效。这个问题让我花费了整整一天时间才...

大模型推理中缓存预热策略效果踩坑记录 最近在研究大模型推理性能优化时，尝试了缓存预热策略，结果却踩了不少坑。 背景 在实际部署大模型服务时，发现首次请求响应时间过长，严重影响用户体验。查阅资料后决定实施缓存预热策略，通过提前加载模型权重和中...

服务端组件数据流处理优化技巧 在React Server Component实践中，我踩了不少坑，今天分享几个数据流处理的关键优化点。 问题背景 最初尝试在Server Component中直接调用API获取数据，发现页面加载时间从200m...

在大模型训练中，分布式训练策略是提升训练效率的关键。本文将对比分析基于FSDP（Fully Sharded Data Parallelism）的大模型并行训练策略，并提供可复现的实现步骤。 FSDP简介 FSDP是PyTorch Light...

量化调优实验：基于梯度感知的量化参数优化方法 背景 在实际部署中，传统均匀量化往往导致模型精度显著下降。本文通过梯度感知方法优化量化参数，实现更精准的模型压缩。 实验环境 PyTorch 2.0 NVIDIA RTX 4090 量化工具：t...

量化架构设计：多层量化在推理加速中的应用 在实际部署场景中，模型量化是实现AI推理加速的核心技术。本文基于TensorRT和PyTorch构建的量化架构，展示如何通过多层量化策略实现性能优化。 量化框架搭建 采用PyTorch的torch....

PyTorch模型训练加速工具推荐 最近在优化一个ResNet50模型时，尝试了几个主流的加速工具，分享一下踩坑经验。 1. torch.compile() PyTorch 2.0新特性 python import torch model ...

深度学习模型压缩效果可视化分析 最近在对PyTorch模型进行压缩优化时，踩了不少坑，特来分享一下实际操作中的经验教训。 问题背景 我们有一个ResNet50模型，在部署到边缘设备时推理速度不达标。通过模型压缩技术（包括剪枝和量化）来提升性...

大模型服务的自动化测试流程 在大模型系统架构设计中，自动化测试是确保服务质量的关键环节。本文将分享一个可复现的自动化测试流程，适用于大模型服务的全链路测试。 核心测试框架 python import unittest import requ...

在大模型部署过程中，CPU与GPU资源利用率不均衡是常见的性能瓶颈。本文将通过实际案例分析如何系统性地识别和优化这些瓶颈。 瓶颈识别方法 首先使用 nvidia smi 监控GPU利用率： bash watch n 1 nvidia smi...