React Router v6 路由回退机制深度解析 在 React Router v6 中,路由回退机制发生了重要变化。本文将详细解析 v6 版本的回退处理方案。 核心概念 v6 引入了 useRoutes Hook 来替代 v5 的 S...
George936
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微服务监控系统安全测试 在微服务架构中,Spring Boot Actuator作为应用监控的核心组件,其安全性测试至关重要。本文将介绍如何对Actuator进行安全测试,确保监控系统的可靠性。 监控配置安全检查 首先,需要确认Actuat...
数据清洗工具的持续集成部署 在大模型训练过程中,数据质量直接影响模型性能。本文将分享如何构建一个自动化数据清洗工具的CI/CD流水线。 环境准备 首先创建基础环境: bash 创建虚拟环境 python m venv data cleani...
量化部署实战:从量化到模型服务的完整流程优化 在AI模型部署实践中,量化是实现模型轻量化的关键步骤。本文将通过具体案例演示从量化到模型服务的完整流程优化。 1. 模型量化准备 使用PyTorch进行量化前,需先加载并验证原始模型性能: py...
在LoRA微调实践中,正则化参数设置不当会导致模型性能下降甚至过拟合。本文记录一次典型的参数设置失误。 问题场景 :使用Qwen进行下游任务微调时,初始设置如下: python peft config = LoraConfig( r=8, ...
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分布式训练系统性能调优记录:从数据并行到模型并行优化 在大模型训练实践中,我们通过一系列调优手段显著提升了训练效率。本文记录了从数据并行到模型并行的优化路径。 初始问题诊断 在部署175B参数模型时,发现训练吞吐量远低于预期。通过 torc...
构建数据处理服务的部署策略 在大模型训练过程中,数据处理服务的部署策略直接影响着模型训练效率和资源利用率。本文将分享一套可复现的数据处理服务部署方案。 核心思路 采用微服务架构,将数据清洗、特征提取、数据增强等模块分离部署,通过API网关统...
在多GPU分布式训练中,性能瓶颈往往隐藏在细节之中。本文将通过实际案例,带你识别并解决多GPU环境下的性能瓶颈。 问题场景 :使用PyTorch DistributedDataParallel进行4卡训练时,发现训练速度远低于预期。 第一步...
多卡环境下梯度累积参数优化实战记录 最近在部署一个分布式大模型训练任务时,遇到了梯度累积相关的问题。记录一下踩坑过程和最终的优化方案。 问题背景 使用PyTorch Lightning + DDP模式训练一个7B参数模型,在单卡训练时表现正...
