在大模型训练过程中，语料库清洗是决定模型质量的关键环节。本文分享一套高效的清洗方案，可显著提升处理效率。 清洗流程概述 主要步骤包括：去重、过滤、标准化和格式化。对于大规模数据集（ 10GB），建议采用分布式处理策略。 核心代码实现 pyt...

在Ubuntu服务器环境中，firewalld作为现代Linux系统的标准防火墙工具，为系统提供了强大的网络访问控制能力。本文将通过具体配置案例，展示如何使用firewalld实现高级网络访问控制策略。 基础环境准备 首先确保系统已安装fi...

微服务架构下大模型服务的可观察性设计 在微服务架构中，大模型服务的可观察性是保障系统稳定运行的关键。本文将从监控、日志和追踪三个维度，探讨大模型微服务的可观察性设计。 1. 监控指标设计 对于大模型服务，核心监控指标包括： python 示...

在大模型训练中，数据预处理阶段的性能调优直接影响训练效率和模型效果。本文将分享几个关键的调优技巧。 1. 并行化数据加载 使用 torch.utils.data.DataLoader 的 num workers 参数可以显著提升数据加载速度...

LLaMA2微调中优化器选择与调优经验 在LLaMA2模型微调实践中，优化器的选择直接影响训练效率和最终性能。本文基于生产环境实践，总结几种主流优化器的适用场景及调优策略。 1. 常用优化器对比 AdamW (默认推荐) python fr...

在PyTorch Lightning分布式训练中，性能瓶颈定位是提升大规模模型训练效率的关键环节。本文将通过实际案例分享如何系统性地识别和优化分布式训练中的性能问题。 环境配置与基准测试 首先，我们使用4卡V100 GPU进行训练，并采用 ...

大模型部署的自动化运维方案 在大模型生产环境部署中，自动化运维是保障系统稳定性和效率的关键。本文将介绍一套基于Kubernetes和Prometheus的大模型自动化运维方案。 核心组件架构 Kubernetes : 负责容器编排和资源调度...

在LLM部署环境中，性能监控是确保模型稳定运行的关键环节。本文将对比分析几种主流的LLM性能监控工具，并提供实际部署建议。 监控工具对比 Prometheus + Grafana 作为开源监控领域的标杆，Prometheus通过拉取指标的方...

在大模型训练环境中，自动化部署能显著提升效率并减少人为错误。本文将介绍一套基于Docker和Ansible的自动化部署方案，适用于开源大模型训练场景。 环境准备 首先需要准备一台控制节点和若干计算节点，所有节点需安装Python3、Dock...

量化模型验证方法论：多维度准确性测试 在模型部署实践中，量化后的精度损失是核心痛点。本文基于PyTorch和TensorRT构建多维度验证体系。 基准测试框架 python import torch import torch.nn as n...