大规模数据集压缩存储方案设计 在大模型训练过程中，数据集的存储成本往往占据整个训练资源的很大比重。本文将分享几种实用的大规模数据集压缩存储方案，帮助数据科学家有效降低存储开销。 1. 压缩格式选择 对于结构化数据，建议优先使用Parquet...

大模型训练数据清洗技巧总结 在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文分享几个关键的数据清洗技巧。 1. 异常值检测与处理 使用IQR方法识别异常值： python import numpy as np Q1 = df['colum...

LLM服务部署中的环境变量管理 在大模型微服务治理中，环境变量管理是确保服务稳定运行的关键环节。本文将分享如何在LLM服务部署过程中有效管理环境变量。 环境变量设计原则 1. 配置分离 ：将敏感信息如API密钥、数据库密码等与代码分离 2....

基于InfluxDB的大模型性能监控系统 在大模型部署实践中，构建有效的性能监控系统至关重要。本文分享一个基于InfluxDB的监控方案，通过实际部署经验总结。 架构设计 核心思路是将模型训练/推理过程中的关键指标（如GPU利用率、内存占用...

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GPU资源调度优化：PyTorch中多任务并发执行策略 在实际的深度学习项目中，GPU资源往往成为性能瓶颈。本文分享一个踩坑实录，如何通过合理调度实现多任务并发执行。 问题背景 在一次图像分类项目中，我们同时运行5个训练任务，使用单张RTX...

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在LLM微调工程化实践中，Adapter微调因其参数效率高、部署灵活的特点成为主流方案。本文将深入探讨Adapter模型的部署优化策略。 Adapter部署架构优化 1. 模型结构优化 优化前的Adapter结构 adapter = nn....