数据预处理阶段的资源调度策略 在大模型训练过程中，数据预处理阶段的资源调度往往被忽视，但却是影响整体训练效率的关键环节。最近在处理一个100GB的文本数据集时，我踩了一个大坑。 问题重现 最初我直接使用pandas读取整个数据集： pyth...

Red Hat企业版安全配置：SELinux策略调试与性能优化 在Red Hat企业版Linux系统中，SELinux作为核心安全机制，其策略配置直接影响系统安全性和性能表现。本文将通过具体案例分享SELinux策略调试方法及性能优化实践。...

在Red Hat企业版Linux中，SELinux作为核心安全模块，其策略配置直接影响系统防护能力。本文将通过具体案例展示如何优化SELinux策略并进行有效调试。 SELinux策略优化实践 首先，通过 sestatus 命令确认当前SE...

在分布式训练中，网络带宽利用率是影响训练效率的关键因素。本文将通过实际案例展示如何优化Horovod和PyTorch Distributed的网络带宽利用率。 问题分析 在多机多卡训练中，数据同步成为性能瓶颈。以Horovod为例，当使用默...

在微服务架构下，Spring Boot Actuator的健康检查策略优化是保障系统稳定性的关键环节。本文将探讨如何通过合理的配置和自定义健康指示器来提升监控的有效性。 核心配置优化 首先，确保 application.yml 中启用必要的...

在大模型训练过程中，数据清洗效果的评估是确保模型性能的关键环节。本文将分享几种实用的数据清洗效果评估方法。 1. 基于统计指标的清洗效果评估 清洗前后数据分布的统计指标变化是评估效果的重要手段。可以通过计算均值、标准差、偏度等统计量来观察数...

在LLM测试中，性能调优是确保模型稳定运行的关键环节。最近在测试一个大型语言模型时，我发现通过调整批处理大小和序列长度可以显著提升测试效率。 踩坑记录： 最初使用默认的batch size=1进行推理测试，发现吞吐量极低。经过分析，我尝试将...

大规模训练中的训练稳定性保障 在分布式大模型训练中，稳定性问题往往是导致训练中断、性能下降的罪魁祸首。以下是我在实际项目中总结的几个关键稳定性保障策略。 1. 梯度裁剪与异常检测 python 设置梯度裁剪防止爆炸 optimizer.ze...

LLM部署中的网络延迟优化技巧 在大模型部署实践中，网络延迟往往是影响用户体验的瓶颈之一。本文分享几个实用的优化技巧，帮助你在生产环境中降低LLM服务的响应时间。 1. 连接池配置优化 默认的HTTP客户端连接数限制可能导致请求排队，建议调...

Linux内核安全机制设计：如何构建防御体系 在现代Linux系统中，内核安全机制是保障系统稳定性和数据安全的核心防线。本文将通过具体配置案例，介绍如何构建一个完整的内核安全防御体系。 1. 内核参数加固 首先，通过修改 /etc/sysc...