在微服务架构中，监控指标管理是确保系统稳定运行的关键环节。Spring Boot Actuator为微服务提供了强大的监控能力。 基础配置 首先，在 pom.xml 中添加依赖： xml <dependency <groupId org.s...

大模型微服务部署过程中的资源浪费分析 最近在将大模型微服务化改造过程中，遇到了一个典型的资源浪费问题，特此记录踩坑过程。 问题现象 在使用Kubernetes部署大模型服务时，发现Pod启动后CPU和内存使用率远高于预期。通过 kubect...

使用Tensor Parallel优化参数同步的踩坑记录 最近在优化一个分布式大模型训练时，尝试使用Tensor Parallel来减少参数同步开销，结果却踩了不少坑。这里记录一下踩坑过程和最终的解决方案。 问题背景 我们训练的是一个70B...

微调后模型的泛化性能评估方法 在大模型微调完成后，评估模型的泛化性能是确保其在生产环境中稳定运行的关键步骤。本文将介绍一套完整的评估流程，包括数据准备、指标计算和结果分析。 1. 构建测试集 首先需要准备一个独立的测试集，该数据集应满足以下...

在大模型训练过程中，显存使用率异常是一个常见但棘手的问题。本文将结合实际场景，分享一套系统性的排查方法。 问题现象 在使用PyTorch进行大模型训练时，观察到显存使用率持续攀升，甚至在某些epoch后出现OOM（Out of Memory...

深度学习模型训练稳定性优化经验总结 在大模型训练过程中，训练稳定性是影响模型收敛和最终性能的关键因素。本文将分享几个实用的稳定性优化技巧。 1. 学习率调度优化 使用余弦退火衰减策略可以有效避免训练震荡： python import tor...

大模型安全审计工具使用经验分享 在实际工作中，我们团队构建了一套基于对抗样本检测的模型安全防护体系。以下分享几个实用的审计工具和防御策略。 1. 对抗样本检测工具部署 bash pip install adversarial robustn...

大模型测试用例的设计方法 在开源大模型测试与质量保障社区中，设计有效的测试用例是确保模型质量的关键环节。本文将介绍一套系统化的测试用例设计方法。 测试用例设计原则 1. 覆盖性原则 测试用例应覆盖模型的主要功能模块，包括输入输出处理、推理能...

在现代推理系统中，多模型协同机制已成为提升性能的关键技术。本文将探讨如何构建一个高效的多模型推理系统，并提供可复现的实现方案。 核心概念 多模型协同指的是在推理过程中同时利用多个不同模型的优势，通过模型融合、任务分配等方式提升整体性能。常见...

LLM模型输入处理防御实战记录 背景 最近在测试一个问答系统时，发现攻击者可以通过构造特殊输入来绕过模型的安全防护。经过深入分析，决定实施输入处理防御机制。 防御策略 采用输入规范化+恶意字符过滤的双重防护方案： python import...