大模型推理中缓存命中率低下的优化方案 在大模型推理过程中，缓存命中率低下会显著影响系统性能和响应速度。本文将介绍几种有效的优化策略。 问题分析 缓存命中率低通常由以下原因造成： 请求模式不规律 缓存键设计不合理 缓存过期策略不当 优化方案 ...

基于Grafana的模型性能可视化监控平台 监控指标配置 在模型运行时，我们重点监控以下核心指标： 模型性能指标 ： model accuracy ：准确率，用于评估模型预测质量 model latency ：延迟时间，毫秒级响应时间 mo...

在大模型微调过程中，batch size 的设置对训练效率和模型性能有着至关重要的影响。本文将分享在 Transformer 架构微调中 batch size 设置的实用技巧，并提供可复现的实践方法。 1. Batch Size 的核心影响...

在大模型训练过程中，梯度消失是一个常见但棘手的问题，尤其在深度网络结构中更为突出。本文将从诊断方法和修复策略两方面进行详细分析，并提供可复现的代码示例。 梯度消失的诊断 首先，我们可以通过检查训练过程中的梯度范数来判断是否存在梯度消失问题。...

量化模型安全性保障：防止量化过程中的数据安全问题 在模型部署过程中，量化技术确实能显著减小模型体积和提高推理效率，但随之而来的数据安全风险不容忽视。本文将通过实际案例分析如何在量化过程中保障数据安全。 量化过程中的安全隐患 以TensorF...

项目背景 某金融风控场景需要对预训练LLM进行Adapter微调，以识别贷款申请中的风险信号。我们采用Adapter架构而非LoRA，因为其在保持主模型参数不变的同时提供了更好的可插拔性。 技术方案 架构设计 python Adapter模...

量化模型推理优化：CPU vs GPU策略 在Transformer模型推理优化中，量化技术是降低计算成本的关键手段。本文将从实际应用角度，对比CPU与GPU平台的量化实现策略。 量化原理与实现 量化本质上是将浮点数转换为低精度整数的过程。...

大模型量化调优实战：INT8精度下性能与准确率平衡 最近在部署一个大语言模型服务时，遇到了性能瓶颈问题。经过调研和实践，决定尝试INT8量化来优化模型推理效率。以下是我的踩坑记录和实际操作步骤。 问题背景 原本的FP16模型在GPU上推理速...

大模型测试数据完整性检查 在大模型测试过程中，数据完整性是保障测试结果可靠性的基础。本文将分享一个实用的数据完整性检查方法。 问题背景 在进行大模型训练和评估时，我们发现测试数据存在缺失值、格式错误等问题，这直接影响了测试结果的准确性。 检...

多语言文本数据的标准化处理流程设计与实践 在大模型训练中，多语言文本数据的标准化处理是确保模型质量的关键环节。本文将分享一套可复现的处理流程。 标准化处理流程 1. 编码统一化 ：使用 chardet 库检测并统一编码为UTF 8 pyth...