轻量级量化框架实现：构建高效的模型压缩系统 最近在项目中实践了基于PyTorch的轻量级量化框架，踩了不少坑，分享一下具体实现和效果。 环境准备 bash pip install torch torchvision torchaudio p...

轻量级量化框架设计：适用于边缘计算场景 在边缘计算环境中部署深度学习模型面临存储和计算资源限制，本文介绍一个基于PyTorch的轻量级量化框架设计。 核心技术栈 采用PyTorch 1.10+的TensorRT后端量化工具，支持INT8动态...

量化工具链调试：如何快速定位量化失败问题根源 在模型部署过程中，量化是实现轻量化的关键步骤。然而，量化过程中的失败常常让工程师陷入困境。本文将结合实际案例，演示如何通过系统性调试快速定位量化失败的根源。 问题背景 使用TensorRT进行I...

特征工程中的特征组合策略 在大模型训练中，特征组合是提升模型性能的关键步骤。本文将对比几种主流的特征组合策略，并提供可复现的实现方法。 1. 乘积组合（Product Combination） 这是最基础的特征组合方式，通过两个特征的乘积创...

项目复盘报告：某电商平台Adapter微调项目经验总结 项目背景 为提升电商平台商品描述生成质量，我们基于ChatGLM2 6B模型进行了Adapter微调。相比LoRA，Adapter方案在保持性能的同时，部署更灵活。 实施方案 我们采用...

基于Transformer模型的文本数据清洗最佳实践 在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文将分享基于Transformer架构的文本数据清洗实用方法。 数据清洗流程 首先，我们需要处理常见的文本问题： python impor...

多模态架构中的资源调度机制 在多模态大模型训练中，图像和文本数据的联合处理需要精细化的资源调度机制来确保训练效率和系统稳定性。本文将从实际工程角度，提供一套可复现的资源调度方案。 数据预处理与批处理策略 首先，我们需要对图像和文本数据进行统...

量化工具选择：基于硬件平台的适配策略 在模型部署实践中，量化工具的选择直接决定了模型压缩效果和推理性能。本文基于不同硬件平台，总结了主流量化工具的适用场景。 NVIDIA GPU平台 对于NVIDIA GPU部署，TensorRT的INT8...

基于TensorFlow Serving的推理服务部署方案 最近在为一个Transformer模型搭建推理服务时，踩了不少坑，分享一下实际部署过程中的关键步骤和优化经验。 环境准备 首先需要安装TensorFlow Serving: bas...

Kubernetes TensorFlow服务部署调试 在Kubernetes环境中部署TensorFlow服务需要考虑容器化和负载均衡配置。首先创建Docker镜像： dockerfile FROM tensorflow/serving:...