大模型推理阶段模型响应延迟问题 在大模型推理阶段，响应延迟是影响用户体验和系统性能的关键因素。本文将从工程实战角度分析常见延迟问题并提供可复现的排查方法。 常见延迟原因 1. 模型计算复杂度 ：大模型参数量级导致前向传播耗时增加 2. 内存...

SELinux策略配置实战：从默认策略到自定义规则的完整迁移过程 在Linux系统安全领域，SELinux（Security Enhanced Linux）作为核心访问控制机制，其策略配置直接影响系统的安全性与可用性。本文将通过具体案例演示...

在多卡训练中，模型同步效率直接影响整体训练性能。本文将通过Horovod和PyTorch Distributed两个主流框架的配置案例，深入探讨同步优化策略。 同步机制分析 传统AllReduce操作在大规模集群中存在通信瓶颈。以Horov...

大模型服务中模型加载的性能分析 在大模型服务部署过程中，模型加载往往是性能瓶颈的关键环节。本文通过实际案例分享我在某AI平台部署LLaMA 70B时遇到的加载性能问题及优化经验。 问题现象 部署环境：8xA100 GPU服务器，256GB内...

在TensorRT量化流程中，量化工具的调试和优化是模型部署的关键环节。本文将通过具体案例，分享TensorRT量化工具的使用技巧。 量化流程步骤 1. 构建FP32模型 ：首先加载PyTorch模型并转换为ONNX格式 python im...

在TensorFlow Serving微服务架构中，负载均衡配置是确保模型服务高可用性和性能的关键环节。本文将基于Docker容器化环境，提供可复现的负载均衡策略配置方案。 环境准备 首先，使用Docker Compose创建TensorF...

大模型训练资源调度踩坑实录：GPU资源争抢问题解决 在大模型训练过程中，GPU资源争抢是一个常见但棘手的问题。最近在部署一个7B参数模型的训练任务时，我们遇到了严重的GPU资源争抢现象，训练效率急剧下降。 问题现象 训练开始后，多个GPU卡...

在多模态大模型部署过程中，环境配置问题是影响系统稳定性和性能的关键因素。本文将结合实际工程经验，提供一套完整的部署环境配置方案。 环境依赖检查 首先需要确认基础依赖是否满足要求： bash 检查Python版本 python version...

基于LoRA的持续学习方案设计 在大语言模型微调实践中，持续学习能力至关重要。本文将介绍基于LoRA（Low Rank Adaptation）的持续学习方案设计。 核心思路 持续学习的核心是让模型在不遗忘原有知识的前提下，学习新任务。LoR...

开源大模型测试工具集成方案 随着大模型技术的快速发展，测试工作面临前所未有的挑战。本文将分享一套可复现的开源大模型测试工具集成方案，帮助测试工程师构建高效的质量保障体系。 测试环境搭建 首先需要准备基础测试环境： bash 克隆测试框架仓库...