容器化大模型服务的资源调度优化 随着大模型服务的容器化部署日益普及，如何在有限的集群资源下实现高效的资源调度成为关键挑战。本文将基于Kubernetes平台，分享一套针对大模型服务的资源调度优化实践。 问题分析 大模型服务通常具有内存占用高...

量化算法对比实验：不同压缩方法的效果分析 作为一名AI部署工程师，最近在做模型轻量化项目时踩了不少坑，今天分享一下几种主流量化方法的实测对比。 实验环境 模型：ResNet50 工具：TensorFlow Lite、PyTorch Quan...

基于NVIDIA Triton的大模型服务部署经验 最近在为一个大语言模型服务做部署优化时，踩了不少坑，分享一下基于NVIDIA Triton的实际经验。 环境准备 首先明确：Triton并不是万能的，它更适合推理场景而非训练。我们使用的是...

大模型推理性能调优：缓存与预取结合 在大模型推理场景中，缓存与预取的有机结合是提升系统吞吐量的关键手段。本文将基于实际部署经验，分享如何通过合理的缓存策略与智能预取机制来优化大模型推理性能。 缓存策略设计 首先需要明确缓存层级： 1. GP...

大模型训练过程中的计算资源分配优化踩坑记录 最近在部署一个7B参数的LLM模型时，遇到了严重的资源分配问题。最初按照默认配置启动训练任务，结果发现GPU显存占用率仅为60%，而CPU内存却频繁告警。 问题分析 通过 nvidia smi 监...

在分布式大模型训练中，FSDP（Fully Sharded Data Parallelism）已成为优化性能的关键技术。本文将分享几个实际调优经验。 核心配置要点 首先，在初始化FSDP时需要明确参数设置： python from torc...

在LLaMA模型微调过程中，batch size的设置对训练效果和稳定性具有关键影响。本文将通过实际案例分析不当设置batch size导致的问题，并提供可复现的解决方案。 问题现象 在使用Hugging Face Transformers...

Horovod训练框架故障恢复机制 在分布式训练环境中，节点故障是不可避免的挑战。Horovod作为主流的分布式训练框架，其故障恢复机制对保证训练连续性至关重要。 故障恢复原理 Horovod通过以下机制实现故障恢复： 1. 心跳检测 ：定...

在LLM微调工程化实践中，数据预处理的标准化流程是确保模型效果的关键环节。本文将基于LoRA和Adapter两种微调方案，详细介绍可复现的数据预处理流程。 标准化流程设计 1. 数据清洗与格式统一 python import pandas ...

模型数据完整性验证与异常告警机制 核心监控指标配置 输入数据完整性监控 ： 缺失值率 ：设置阈值为5%，当单个字段缺失率超过此值时触发告警 数据类型一致性 ：验证数值型字段是否为float/int，字符串字段是否为str 范围验证 ：如年龄...