在Ubuntu服务器环境中，通过调整内核参数可以显著提升系统安全性。本文将结合Linux内核安全机制，提供一套可复现的安全优化方案。 核心安全配置 1. 禁用不必要的内核模块 bash 查看当前加载的内核模块 lsmod | grep E ...

基于Actuator的系统异常检测机制设计 在现代微服务架构中，系统的可观测性至关重要。Spring Boot Actuator为应用提供了强大的监控和管理功能，通过合理的配置可以构建有效的异常检测机制。 核心配置 首先，在 applica...

大模型服务部署后的性能评估方法 在大模型微服务化改造过程中，服务部署后的性能评估是确保系统稳定性和服务质量的关键环节。本文将分享一套可复现的性能评估方法论，帮助DevOps工程师有效监控和优化大模型服务。 核心评估指标 主要关注以下几项关键...

大模型推理优化：从CPU到GPU的硬件适配方案 在大模型推理场景中，硬件适配是性能优化的关键环节。本文基于实际部署经验，分享从CPU到GPU的完整适配方案。 硬件选型策略 首先需要明确推理场景的计算需求。对于资源受限环境，可采用CPU+GP...

在分布式大模型训练中，tensor parallel（张量并行）是提升训练效率的核心技术之一。本文将分享几个关键的调优实践经验。 核心原理简述 Tensor parallel通过将模型权重和激活值在多个设备间分割，实现计算负载的均匀分配。与...

在Transformer架构微调过程中，优化器参数配置对模型收敛速度和最终性能有着至关重要的影响。本文将结合实际项目经验，分享一套可复现的优化器调参策略。 核心配置建议 对于大多数Transformer微调任务，推荐使用AdamW优化器，配...

多机训练环境配置标准 在分布式训练中，正确的环境配置是性能优化的基础。本文将对比Horovod和PyTorch Distributed两种主流框架的配置方案。 环境准备 首先确保所有节点具备相同硬件配置： CUDA 11.2+版本 Pyth...

基于Jenkins的TensorFlow服务自动化部署流程 在TensorFlow Serving微服务架构实践中，构建自动化部署流水线是提升开发效率的关键环节。本文将详细介绍如何利用Jenkins实现TensorFlow模型的自动化部署流...

LLM微调中的模型训练加速技术 在LLM微调实践中，训练速度往往是制约效率的关键瓶颈。本文分享几种实用的加速方案，帮助你在有限时间内完成高质量微调。 1. LoRA微调加速 LoRA通过冻结预训练权重，仅训练低秩矩阵来实现高效微调。使用 p...

微服务环境下大模型故障演练 在大模型微服务化架构中，故障演练是确保系统稳定性的关键实践。本文将分享一个可复现的故障演练方案，帮助DevOps团队在生产环境前识别潜在问题。 演练目标 通过模拟网络延迟、服务超时等常见故障，验证微服务治理机制的...