容器化应用监控最佳实践 作为DevOps工程师，我踩过太多容器监控的坑，今天分享一个实用的监控方案。 核心监控指标配置 首先，配置以下关键指标： yaml prometheus.yml 配置示例 scrape configs: job na...

React Server组件代码质量检测方案 随着React Server Component的普及，代码质量检测变得尤为重要。本文将介绍一套完整的检测方案，涵盖性能、安全性和代码规范三个方面。 1. 性能检测 首先建立性能基准测试： ja...

数据清洗流程的可重复性保障 在大模型训练数据工程中，数据清洗是确保模型质量的关键环节。然而，许多团队在实际操作中面临清洗流程不可重复的问题，导致同一数据集在不同时间点处理结果不一致。 核心问题 数据清洗流程的不可重复性主要来源于： 1. 人...

在分布式大模型训练中，batch size的选择直接影响训练效率和收敛速度。基于我们对多个大规模模型训练项目的实践经验，分享一些可复现的调优方法。 核心原则： 内存约束优先 ：首先确定单卡显存上限，通常设置为显存的70 80%以留出缓冲空间...

在分布式训练中，节点间通信协议的优化对模型收敛速度和资源利用率具有决定性影响。本文将分享在实际生产环境中通过优化NCCL通信协议来提升训练效率的最佳实践。 问题背景 在使用多GPU训练大模型时，我们发现当数据量增大时，通信开销显著增加，导致...

CVE 2023 98765 漏洞概述 CVE 2023 98765 是一个影响 Linux 内核的权限提升漏洞，存在于内核的内存管理子系统中。该漏洞允许本地攻击者通过特定的内存分配操作获取超出预期的内存访问权限，从而可能导致内核内存被非法...

模型并行与数据并行混合训练实践 在大规模模型训练中，单纯使用数据并行或模型并行往往无法达到最优性能。本文将介绍如何结合两种并行策略，在Horovod和PyTorch Distributed环境下实现混合训练。 混合并行策略设计 模型并行适用...

在LLM微调工程化实践中，模型权重可视化是理解微调效果的关键环节。本文将介绍基于LoRA和Adapter微调方案的权重可视化方法。 LoRA权重可视化步骤： 1. 加载微调后的模型权重文件 2. 提取LoRA权重矩阵（A和B矩阵） 3. 使...

LLM微服务资源调度优化策略 在大模型微服务化改造过程中，资源调度优化是保障系统稳定性和性能的关键环节。本文将分享一套基于Prometheus和Kubernetes的资源调度优化实践。 核心问题 传统资源分配方式容易导致资源浪费或服务降级，...

LLM服务缓存策略踩坑记录：LRU缓存失效机制优化 在大模型服务部署中，缓存策略直接影响系统响应速度和资源利用率。最近在优化LLM服务时，遇到了一个典型的LRU缓存失效问题。 问题背景 我们采用Redis作为缓存层，实现LRU淘汰机制来存储...