在React Router v6升级后，我们遇到了一个有趣的路由跳转动画延迟问题。这个问题表现为从页面A跳转到页面B时，动画执行出现明显延迟。 问题复现步骤： 1. 使用 <Link to="/page b" 进行路由跳转 2. 页面B的组...

大模型服务性能调优案例分析 随着大模型应用的普及，如何高效治理和优化大模型微服务成为DevOps工程师关注的重点。本文通过一个典型的大模型推理服务性能调优案例，分享具体的实践方法。 问题背景 某企业部署的Qwen大模型服务在高峰期出现响应延...

模型服务CPU使用率持续飙升的监控告警策略 问题背景 在生产环境中，ML模型服务出现CPU使用率持续飙升现象，需要建立有效的监控告警机制。 核心监控指标配置 yaml Prometheus监控配置 job name: 'ml model s...

LLM微服务部署中的资源分配优化 在大模型微服务化改造过程中，资源分配优化是保障系统稳定性和成本效益的关键环节。本文将分享在LLM服务部署中实践的资源分配策略。 资源监控基础 首先，需要建立完善的监控体系。使用Prometheus采集容器资...

大规模数据处理的资源调度策略 在大模型训练过程中，数据处理阶段往往成为性能瓶颈。本文将分享一套行之有效的资源调度策略，帮助提升大规模数据处理效率。 核心问题 当面对TB级别的训练数据时，传统的串行处理方式效率低下，需要合理分配计算资源和内存...

分布式部署中网络拓扑优化实践 在大规模模型训练和推理场景下，网络拓扑的优化对系统性能有着决定性影响。本文将从实际工程角度出发，分享在开源大模型微调与部署过程中遇到的网络优化问题及解决方案。 问题背景 在使用Ray Tune进行分布式训练时，...

在Linux系统启动过程中，内核会将详细的启动信息输出到内核环形缓冲区中，这些信息对于排查启动故障至关重要。本文将详细介绍如何使用dmesg命令来查看和分析内核启动过程中的错误信息，帮助系统管理员快速定位问题。 dmesg命令基础用法 ba...

基于Kubernetes的TensorFlow模型服务弹性伸缩实践 在现代AI应用部署中，TensorFlow Serving作为模型服务化的核心组件，其弹性伸缩能力直接影响业务的可用性和成本控制。本文将通过Kubernetes平台，构建一...

特征工程中的数据漂移检测方法研究与应用实践 在大模型训练过程中，数据漂移是影响模型性能的关键因素。本文将探讨特征工程中常用的数据漂移检测方法及其实际应用。 数据漂移检测方法 1. 统计检验方法 使用KS检验检测分布变化： python fr...

在分布式大模型训练中，混合精度训练（Mixed Precision Training）是提升训练效率的关键技术之一。然而，精度损失控制不当会严重影响模型收敛性和最终性能。 核心问题分析 混合精度训练中常见的精度损失主要源于梯度溢出、数值下溢...