在分布式训练中，PyTorch Distributed的启动性能直接影响整体训练效率。本文将从实际案例出发，分享几个关键优化策略。 问题背景 在使用PyTorch Distributed训练时，我们发现每次启动训练任务都需要较长时间，主要瓶...

基于Prometheus的大模型服务监控指标 在大模型微服务化改造过程中，建立完善的监控体系是保障服务稳定运行的关键。本文将介绍如何基于Prometheus构建大模型服务的监控指标体系。 核心监控指标设计 1. 服务健康指标 yaml 在服...

容器环境下大模型服务的资源调度 在容器化部署的大模型服务中，合理的资源调度策略对系统性能和成本控制至关重要。本文将结合DevOps实践，分享如何通过Kubernetes进行资源调度优化。 资源请求与限制设置 首先，为大模型服务配置合适的资源...

大模型部署环境配置最佳实践分享 在大模型系统架构设计中，环境配置是影响性能的关键环节。本文基于实际部署经验，分享一套可复现的配置方案。 硬件资源配置 GPU资源配置示例 export CUDA VISIBLE DEVICES=0,1,2,3...

在分布式训练中，数据集划分方式直接影响训练效率和模型收敛速度。本文将分享几种优化策略，并提供可复现的实现方法。 数据划分策略 1. 均匀划分 vs 随机划分 均匀划分适用于数据分布相对均匀的情况，但容易导致某些设备处理的数据量不均。随机划分...

在Linux系统安全加固中，内核参数调优是提升系统安全性的重要手段。本文以Ubuntu Server为例，分享一套可复现的内核安全参数配置方案。 安全参数配置案例 1. 禁用不必要的内核模块 bash 创建禁用模块配置文件 sudo nan...

PyTorch模型导出为TorchScript格式指南 最近在将PyTorch模型部署到生产环境时，遇到了模型导出的坑。分享一下我的踩坑记录。 问题背景 我们使用PyTorch训练了一个图像分类模型，需要将其导出为TorchScript格式...

分布式训练中数据处理效率分析 在分布式大模型训练中，数据处理往往成为性能瓶颈。本文分享几个实用的调优经验。 数据加载优化 使用 torch.utils.data.DataLoader 时，建议设置 num workers 参数为 CPU 核...

大模型推理服务的身份认证机制优化 随着大模型推理服务的广泛应用，身份认证机制的安全性成为关键议题。本文将对比分析几种主流认证方案的优劣，并提供可复现的测试方法。 现状分析 目前大多数大模型推理服务采用API Key认证方式，但存在以下问题：...

在Nuxt.js SSR项目中，性能监控是确保SEO优化和首屏加载速度的关键环节。本文将对比Prometheus与Grafana在Nuxt.js SSR环境中的集成方案。 Prometheus集成方案 首先安装必要依赖： bash npm ...