特征选择算法在大数据场景下的应用 最近在处理一个大规模推荐系统数据集时，尝试了多种特征选择算法，踩了不少坑，分享一下经验。 问题背景 原始数据包含超过5000个特征，维度太高导致模型训练时间过长且容易过拟合。需要从海量特征中筛选出最有效的特...

在多机训练环境中，通信协议的选择直接影响训练效率。最近在优化Horovod分布式训练时踩了几个坑，分享一下经验。 问题背景 使用Horovod进行多机训练时，默认采用Gloo后端，但在高延迟网络环境下性能不佳。经过测试，发现不同通信协议的差...

Horovod多节点训练环境搭建实战 在分布式机器学习训练中，Horovod作为主流的分布式训练框架，能够有效提升多节点多卡训练的性能。本文将详细介绍如何搭建一个完整的Horovod多节点训练环境。 环境准备 首先确保所有节点操作系统一致（...

在分布式大模型训练中，参数同步延迟是影响训练效率的关键瓶颈。本文分享几种实用的优化方法。 1. 梯度聚合优化 使用 torch.distributed.all reduce 时，可以通过设置 async op=True 实现异步聚合： py...

模型推理加速：硬件加速器选择与适配 在大模型推理场景中，硬件加速器的选择直接影响推理性能和成本。本文将从实际工程角度出发，介绍如何根据模型特征和业务需求选择合适的加速器，并提供具体的适配方案。 硬件加速器类型对比 目前主流的加速器包括GPU...

基于Haproxy的TensorFlow Serving负载均衡实战配置 在TensorFlow Serving微服务架构中，负载均衡是确保模型服务高可用性和性能的关键环节。本文将详细介绍如何使用Haproxy实现TensorFlow Se...

React Router v6升级风险评估与实践 随着React Router v6的发布，许多项目面临升级挑战。本文将从实际项目角度出发，评估v6升级的风险并提供可复现的迁移方案。 主要风险点 1. 路由配置方式变更 v6摒弃了v5的 <...

在React Router v6的升级过程中，路由重定向处理是开发者常遇到的核心问题之一。本文将详细分享v6版本中路由重定向的实现方案和最佳实践。 v6重定向核心变化 v6相比v5最大的变化在于路由配置方式的重构。在v5中，我们使用 <Re...

特征工程中的特征衍生方法总结 在大模型训练中，特征衍生是提升模型性能的关键环节。本文总结了几种常用的特征衍生方法及其实践应用。 1. 数学变换衍生 通过数学函数对原始特征进行变换，如对数、平方根、指数等： python import num...

在分布式大模型训练中，资源调度优化是提升训练效率的关键环节。以下分享一个实际的GPU资源调度优化方案。 问题背景 ：在训练70B参数模型时，发现训练效率低下，经排查发现是GPU资源分配不合理导致。 解决方案 ： 1. 设置正确的进程组 ：使...