大模型导出过程安全控制复盘 在大模型开发与部署过程中，模型导出环节是安全防护的关键节点。本文将从安全角度分析模型导出过程中的潜在风险，并提供可复现的安全控制方案。 潜在风险分析 模型导出过程中主要存在以下风险： 1. 模型权重泄露 未加保护...

量化模型性能监控：实时跟踪推理速度变化 在模型量化部署过程中，实时监控推理速度变化是确保模型性能稳定的关键环节。本文将通过实际案例展示如何构建量化模型的性能监控体系。 监控架构搭建 使用TensorRT和PyTorch进行性能监控，核心代码...

多机训练节点负载均衡实现方案 最近在优化多机训练集群时遇到了严重的节点负载不均问题，特此记录踩坑过程。 问题现象 使用PyTorch Distributed训练时，发现部分机器GPU利用率高达95%，而其他节点只有30%左右。通过 nvid...

在大模型服务部署中，负载均衡算法的选择直接影响系统性能和资源利用率。本文基于实际部署经验，分享几种适用于大模型场景的负载均衡策略。 核心挑战 大模型服务面临高延迟、高内存占用等特性，传统轮询算法难以满足需求。典型的挑战包括：模型推理时间波动...

Debian系统内核参数安全配置加固方案 在Linux系统安全防护中，内核参数配置是基础但关键的环节。本文将结合实际生产环境经验，提供一套完整的Debian系统内核参数安全加固方案。 核心安全参数配置 首先，编辑 /etc/sysctl.c...

Transparent Huge Pages (THP) 是 Linux 内核中一项重要的内存管理优化技术，它通过将多个小页面合并为更大的页面来减少页表项数量，从而降低 TLB（Translation Lookaside Buffer）未命...

量化调优技巧：通过量化感知训练提升模型稳定性 在实际部署场景中，量化后的模型性能下降往往源于权重和激活值的精度损失。本文将通过TensorFlow Lite和PyTorch的量化感知训练（QAT）来演示如何提升量化后模型的稳定性。 1. T...

大模型部署架构演进经验：从单机到多机分布式部署 前言 在大模型部署过程中，我们经历了从单机训练到多机分布式部署的完整演进过程。本文记录了实际部署中的踩坑经验，希望能为同路人提供参考。 单机部署阶段 最初我们使用单台GPU服务器进行部署，配置...

模型服务错误率趋势分析方法 在机器学习模型的生产环境中，错误率监控是确保系统稳定性的关键环节。本文将详细介绍如何通过具体指标和告警配置来分析模型服务错误率趋势。 核心监控指标设置 首先需要采集以下关键指标： HTTP 5xx错误率 ：通过P...

机器学习模型性能优化指标设计 作为DevOps工程师，构建有效的模型监控系统需要关注核心性能指标。以XGBoost分类器为例，关键监控指标包括： 准确率(Accuracy) 、 AUC值 、 推理延迟 和 内存占用 。 核心指标配置方案 1...