LLM服务资源监控实践 随着大模型服务的广泛应用，如何有效监控LLM服务的资源使用情况成为DevOps工程师关注的重点。本文将分享一套可复现的LLM服务资源监控方案。 监控指标体系 首先建立核心监控指标： CPU使用率（%） 内存使用量（M...

CVE 2021 3849内核漏洞修复踩坑记 最近在为生产环境部署CVE 2021 3849安全补丁时，遭遇了令人头疼的内核启动失败问题。该漏洞涉及Linux内核中的内存管理子系统，攻击者可利用该漏洞实现任意代码执行。 问题复现步骤 1. ...

量化工具集成实践：如何在现有开发流程中嵌入量化步骤 在AI模型部署实践中，量化是实现模型轻量化的关键步骤。本文将结合实际开发流程，演示如何将量化工具集成到现有工作流中。 环境准备与工具选择 使用TensorFlow Lite和PyTorch...

量化模型部署实践：基于NVIDIA Jetson平台的完整流程 在AI模型部署场景中，量化技术是实现模型轻量化的核心手段。本文将基于NVIDIA Jetson平台，展示从FP32模型到INT8量化模型的完整部署流程。 模型准备与量化环境搭建...

微服务架构下大模型服务的可扩展性踩坑记录 最近在尝试将大模型服务微服务化改造时，遇到了严重的可扩展性问题。原本以为简单的拆分就能解决性能瓶颈，结果却踩了几个大坑。 问题重现 首先，我们按照传统方式将大模型服务拆分为： 模型训练服务 模型推理...

基于LoRA微调大模型的完整实践与踩坑记录 在开源大模型微调领域，LoRA（Low Rank Adaptation）因其高效、低资源消耗的特点，成为众多ML工程师的首选方案。本文将结合实际项目经验，分享完整的LoRA微调流程及关键注意事项。...

PyTorch模型导出格式选择指南 在PyTorch模型部署实践中，导出格式的选择直接影响模型性能和兼容性。本文基于实际测试数据，提供可复现的对比方案。 测试环境与模型 python import torch import torch.nn...

PyTorch模型优化中的错误处理机制 在深度学习模型优化过程中，错误处理机制是确保模型稳定运行的关键环节。本文将通过具体示例展示如何在PyTorch中实现有效的错误处理。 1. 梯度裁剪异常处理 python import torch i...

LLM测试环境监控策略 在开源大模型测试与质量保障社区中，我们深知测试环境的稳定性对模型质量评估的重要性。本文将介绍一套可复现的LLM测试环境监控策略，帮助测试工程师构建可靠的测试基础设施。 核心监控指标 bash 环境健康检查脚本 !/b...

基于Kubernetes的大模型推理服务弹性伸缩方案踩坑记录 最近在为公司的大模型推理服务搭建弹性伸缩架构时，踩了不少坑，分享一下经验教训。 背景 我们使用Kubernetes部署了基于TensorFlow Serving的模型推理服务，需...