大模型微服务监控的数据分析方法 在大模型微服务化改造过程中，监控数据的收集与分析是保障系统稳定运行的关键。本文将分享一套实用的数据分析方法。 核心监控指标体系 关键性能指标收集脚本 import psutil import time imp...

大规模模型训练中的数据分片策略优化 在大规模模型训练中，数据分片策略直接影响训练效率和资源利用率。本文将分享一个经过生产环境验证的数据分片优化方案。 问题分析 传统数据分片存在以下问题： 1. 数据分布不均导致计算负载不均衡 2. 网络传输...

大模型测试中的参数调优实践 在大模型测试过程中，参数调优是确保模型性能和稳定性的关键环节。本文将结合实际测试经验，分享一套可复现的参数调优方法论。 调优核心要素 大模型测试中需要关注的关键参数包括：学习率(learning rate)、批次...

在大模型推理服务中，响应时间过长是影响用户体验的核心问题。本文将从实际案例出发，分享几种有效的性能优化方案。 问题分析 响应时间过长通常由以下因素导致：模型参数量大、GPU内存不足、推理流程冗余等。以一个基于LLaMA的对话系统为例，初始部...

在开源大模型推理过程中，缓存命中率低是影响性能的关键问题。本文将分享几种优化方案，帮助提升缓存效率。 问题分析 缓存命中率低通常由以下原因造成：请求模式不一致、缓存策略不当、热点数据分布不均等。在生产环境中，这些因素会显著增加模型推理延迟。...

在Linux系统中，用户命名空间（user namespaces）是实现用户隔离的重要机制。通过user namespaces，普通用户可以创建独立的用户空间，从而在不依赖root权限的情况下实现资源隔离。 配置案例：使用user name...

大语言模型推理过程中的安全审计系统测试 测试目标 构建针对大语言模型推理过程的安全审计系统，检测并防御对抗性攻击。 实验环境配置 模型：LLaMA 2 7B 硬件：NVIDIA A100 80GB 软件：PyTorch 2.0, Trans...

多GPU训练中的同步策略选择 在多GPU训练场景中，同步策略的选择直接影响训练效率和收敛速度。本文将深入分析不同同步策略的适用场景并提供实际配置方案。 同步策略概述 1. 参数同步（Parameter Synchronization） 这是...

Adapter层网络结构优化方案分享 在大语言模型微调实践中，Adapter作为一种轻量级微调方法备受关注。本文将分享几种有效的Adapter层网络结构优化方案。 1. 基础Adapter结构 class Adapter(nn.Module...

性能评估实践：微调后模型上线前的性能基准测试 在LLM微调工程化流程中，性能评估是确保模型质量的关键环节。本文将分享一套可复现的基准测试方案。 测试环境准备 bash 安装必要的依赖包 pip install torch transform...