对比评测:不同GPU资源调度效果 在大模型微服务化改造过程中,GPU资源调度效率直接影响服务性能和资源利用率。本文通过实际测试对比了三种主流调度策略的效果。 测试环境 硬件配置 :4×RTX 3090 GPU服务器 测试框架 :PyTorc...
Frank306
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大语言模型安全加固工具的部署效率分析 在大语言模型安全防护体系中,部署效率直接关系到安全响应速度。本文通过实验验证不同加固工具的部署性能。 实验环境 服务器配置:Intel Xeon E5 2690 v4, 64GB RAM, 100GB ...
Docker容器化TensorFlow服务的运维监控体系 踩坑实录:从0到1的容器化部署 痛点分析 最初尝试直接在服务器上部署,结果发现模型版本管理混乱,环境依赖冲突频发。痛定思痛,决定采用Docker容器化方案。 核心配置方案 docke...
基于Docker的TensorFlow模型服务部署质量保证 踩坑实录:从0到1的TensorFlow Serving容器化 最近在为公司构建TensorFlow模型服务时,踩了不少坑。最初尝试直接在宿主机部署,结果发现环境依赖混乱、版本冲突...
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权限控制系统实现:Linux内核访问控制机制详解 在Linux系统中,权限控制是保障系统安全的核心机制。本文将深入探讨内核级别的访问控制实现方式,重点介绍基于能力(capabilities)和LSM框架的权限控制方案。 1. 能力机制基础配...
多模态大模型架构中的模型性能测试踩坑记录 最近在参与一个多模态大模型项目,主要负责图像和文本联合训练系统的架构设计。在进行模型性能测试时,踩了不少坑,分享一下。 问题背景 我们采用ViT+BERT的双塔结构,图像特征提取使用ResNet 5...
量化工具链集成测试:自动化测试流程设计 在模型部署实践中,量化工具链的集成测试是确保模型轻量化效果的关键环节。近期对主流量化工具进行了系统性测试。 测试环境配置 使用PyTorch 2.0 + TensorRT 8.6 + ONNX Run...
多卡训练中的计算并行策略 在分布式训练中,计算并行是提升训练效率的核心策略之一。本文将通过PyTorch Distributed和Horovod两个主流框架,探讨如何优化多卡训练中的计算并行性能。 PyTorch Distributed配置...
在Nuxt.js SSR项目中,性能监控是确保用户体验的关键环节。本文将分享一套完整的自定义指标监控方案。 1. 自定义指标配置 在 nuxt.config.js 中添加性能监控插件: javascript export default {...
