前端工程化：Server Component构建流程 React Server Component作为React 18+的重要特性，正在重塑前端应用架构。本文将分享一个完整的Server Component工程化构建流程。 环境搭建 首先创...

LLaMA微调时学习率调度策略优化经验分享 最近在为LLaMA模型进行微调时，踩了不少坑，特此记录下学习率调度策略的优化过程，希望能帮助到同样在做LLaMA微调的朋友们。 问题背景 使用LLaMA 7B在自己的数据集上进行微调时，发现模型训...

TensorFlow Serving负载均衡器故障转移机制设计 在TensorFlow Serving微服务架构中，负载均衡器的故障转移机制是保障服务高可用性的关键环节。本文将通过Docker容器化部署和Nginx配置方案，实现完整的故障转...

Transformer模型推理优化实战踩坑记录 最近在部署一个BERT base模型时遇到了严重的性能瓶颈，特此分享一些实用的优化经验。 问题背景 原始模型在GPU上推理速度仅为150 tokens/second，无法满足生产环境需求。 优...

在大模型微服务化改造过程中，服务监控指标设计是确保系统稳定运行的关键环节。本文将从实际工程角度出发，分享大模型服务监控指标的设计原则和实践方法。 核心监控指标体系 首先需要建立分层监控指标： 业务指标 ：如请求成功率、平均响应时间、QPS等...

在分布式大模型训练中，混合精度训练已成为提升训练效率的关键技术。然而，如何在保持模型收敛性的同时控制数值精度，是每个高性能计算工程师必须面对的挑战。 核心问题分析 混合精度训练通过使用FP16而非FP32进行计算来减少内存占用和提高计算速度...

图像文本对齐训练中的损失函数调优 在多模态大模型训练中，图像文本对齐是核心挑战之一。本文通过对比实验展示不同损失函数的性能差异。 数据处理流程 首先对齐图像 文本对： 1. 使用CLIP预处理：将图像resize到224x224，并进行标准...

在LLM微调工程化实践中，Adapter微调因其低资源消耗和高灵活性而备受关注。本文将深入探讨Adapter微调中的超参数选择方法。 Adapter结构与关键超参数 Adapter的核心是插入的瓶颈层，主要超参数包括： Adapter维度 ...

在多GPU环境下进行大模型训练时，稳定性问题是工程师们经常遇到的挑战。本文将从硬件配置、软件环境、训练策略等方面分享保障训练稳定性的实践经验。 硬件与环境检查 首先确保所有GPU设备驱动版本一致，并且显存充足。可以使用以下命令检查环境： b...

Linux内核漏洞检测：使用kernel hardening check验证安全性 作为一名长期从事系统安全加固的工程师，最近在对一台生产环境服务器进行安全审计时，遇到了一个典型的内核漏洞检测问题。该服务器运行着CentOS 7.9版本，内...