机器学习模型推理过程中的I/O瓶颈监控 在机器学习模型的生产环境中，推理阶段的I/O性能直接影响用户体验和系统效率。本文将详细介绍如何构建针对推理过程中I/O瓶颈的监控体系。 核心监控指标 1. 数据加载延迟 ： python import...

超大模型训练中的数据分片策略分享 在超大规模模型训练中，数据分片策略直接影响训练效率和资源利用率。近期在512GB参数量模型训练中，我们通过优化数据分片策略，将训练效率提升了约35%。 核心策略：混合分片模式 我们采用了基于batch si...

PyTorch模型量化测试实战 量化概述 量化是降低深度学习模型推理成本的关键技术，本文将通过具体示例展示如何在PyTorch中实现INT8量化。 环境准备与模型加载 python import torch import torch.nn ...

缓存穿透防护中的布隆过滤器调优 最近在后端服务缓存一致性实践中，踩了一个关于缓存穿透的坑。项目中使用Redis作为缓存层，但在高并发场景下，大量不存在的数据查询直接打到DB，导致数据库压力骤增。 问题复现步骤 1. 首先在服务启动时初始化布...

gRPC微服务通信性能对比实验 在微服务架构中，服务间通信协议的选择直接影响系统性能。本文通过构建Go语言gRPC服务，对比不同配置下的通信性能。 实验环境 Go版本：1.21 gRPC版本：1.58.0 测试工具：ghz (gRPC负载测...

Spring Security记住我功能实现陷阱 在Spring Security中，记住我（Remember Me）功能是用户登录后保持会话状态的重要机制。然而，在实际开发中，这一功能存在多个潜在陷阱。 核心问题分析 1. 默认Token...

在分布式大模型训练中，数据预加载策略直接影响训练效率。以下是我总结的实用调优方案： 1. 缓冲区大小设置 根据显存容量调整预加载缓冲区大小，一般设置为batch size 2 4倍。 python 示例代码 train loader = D...

微调后模型部署效率分析 在开源大模型微调领域，模型部署效率是影响生产环境性能的关键因素。本文将从实际案例出发，分析微调后模型的部署效率，并提供可复现的优化方案。 部署效率关键指标 模型加载时间监控 import time import to...

在分布式大模型训练中，数据分布均匀性直接影响训练效率和收敛速度。本文分享几个实用的优化方法。 1. 数据采样策略调整 使用 torch.utils.data.RandomSampler 时，建议设置 replacement=True 来避免...

TensorFlow Serving容器化环境搭建经验 作为后端开发人员，TensorFlow Serving的容器化部署是模型服务化的关键一步。本文将分享从零搭建完整容器化环境的实践经验。 Dockerfile构建方案 FROM tens...