从v5到v6：React Router代码重构踩坑总结 React Router v6作为React生态中的核心路由库，在v6版本中带来了诸多重大变更，本文将分享从v5升级到v6的实战经验与常见问题。 主要变更点 1. Route组件重构 ...

LLM微调时数据标注质量对效果影响 在大模型微调过程中，数据标注质量直接影响模型性能。本文通过实验验证标注质量对微调效果的影响，并提供可复现的评估方法。 实验设计 我们使用相同的基础模型（如Llama 2 7b），对同一数据集进行不同质量的...

Horovod环境变量配置最佳实践总结 在多机多卡分布式训练中，Horovod环境变量的合理配置对性能优化至关重要。本文将从核心配置项入手，提供可复现的最佳实践方案。 核心环境变量配置 bash 通信设置 export HOROVOD FU...

在大模型微服务架构中，API调用链追踪是保障系统可观测性的关键环节。本文将分享基于OpenTelemetry的实践方案。 核心挑战 传统单体应用的调用链追踪在微服务场景下面临以下挑战： 1. 调用关系复杂，跨服务追踪困难 2. 链路数据分散...

大模型服务中模型压缩对性能的影响——踩坑实录 最近在优化大模型推理服务时，尝试了多种模型压缩方案，结果却让人大跌眼镜。分享一下踩坑历程。 背景 我们部署了一个7B参数的LLM，单实例QPS只有120左右，远低于预期的300+。初步排查后发现...

大模型服务响应时间优化策略研究 在大模型服务部署过程中，响应时间是影响用户体验的关键指标。本文基于实际部署经验，从架构设计和系统优化两个维度，分享几种可复现的优化策略。 1. 模型推理并行化优化 通过PyTorch的DataParallel...

基于FLOPS计算的大模型推理优化方案 在大模型推理场景中，FLOPS（每秒浮点运算次数）是衡量计算效率的核心指标。本文将通过实际案例，分享如何基于FLOPS分析来优化推理性能。 FLOPS计算公式 对于Transformer模型，FLOP...

特征工程工具包使用经验总结 在大模型训练过程中，特征工程是决定模型性能的关键环节。本文分享一些实用的特征工程工具包使用经验，帮助数据科学家提升工作效率。 1. 使用 pandas profiling 进行快速数据洞察 python impo...

在大规模分布式训练中，batch size的动态调整对训练效率和模型收敛性具有决定性影响。本文分享一个实用的自适应batch size调整策略。 问题背景 在训练大型语言模型时，我们发现固定batch size会导致显存浪费或训练不稳定。通...

在Linux系统安全测试中，模拟攻击是验证内核防护能力的重要手段。本文将通过具体案例演示如何通过CVE 2021 4034（Dirty Pipe）漏洞测试内核的漏洞修复能力。 测试环境准备 bash 确认内核版本 uname r 检查系统是...