模型推理过程中的网络I/O监控配置 在机器学习模型的生产环境中，网络I/O是影响推理性能的关键因素。本文将详细介绍如何通过Prometheus和Grafana构建完整的网络监控体系。 核心监控指标配置 首先，在模型服务中集成以下关键指标： ...

Actuator监控系统部署方案 Spring Boot Actuator是Spring Boot框架提供的生产就绪功能模块，用于监控和管理应用。本文将详细介绍Actuator监控系统的部署方案。 基础配置 首先，在 pom.xml 中添加...

基于CI/CD的大模型服务持续集成 在大模型微服务化改造过程中，持续集成(CI)是保障服务质量的关键环节。本文将分享如何构建基于CI/CD的大模型服务持续集成实践。 核心架构设计 Git Repo → GitLab CI/CD → Dock...

在大模型微服务化改造过程中，可观察性建设是确保系统稳定运行的关键环节。本文将从实际案例出发，分享如何构建有效的监控体系。 核心监控指标设计 首先需要定义关键监控指标： 响应时间 ：使用Prometheus采集HTTP请求延迟 错误率 ：跟踪...

在分布式训练中，通信协议优化是提升多机多卡训练性能的关键环节。本文将通过实际案例展示如何优化Horovod和PyTorch Distributed的通信协议配置。 Horovod通信优化 默认情况下，Horovod使用Gloo作为后端进行通...

深度学习推理优化：PyTorch中缓存机制与预加载策略 在实际部署场景中，我们经常遇到模型推理延迟高的问题。本文记录一次针对PyTorch模型的缓存与预加载优化实践。 问题背景 使用ResNet50进行图像分类时，单次推理耗时约120ms，...

大模型部署中的性能监控工具推荐列表 在大模型训练和推理过程中，性能监控是确保系统稳定运行的关键环节。本文将推荐几款在开源社区中广泛使用的性能监控工具，并提供可复现的配置步骤。 1. Prometheus + Grafana Promethe...

大模型微调：LoRA与Adapter方法效果对比研究 随着大模型规模的不断增长，如何高效地进行微调成为关键问题。本文将对比两种主流轻量级微调方法——LoRA（Low Rank Adaptation）与Adapter，在相同任务下的表现差异。...

模型服务错误处理能力监控 在机器学习模型生产环境中，错误处理能力直接关系到系统稳定性。本文将详细介绍如何构建有效的错误处理监控体系。 核心监控指标 1. 异常请求率 Prometheus监控规则 rate(model service err...

模型轻量化部署优化：提升推理效率的策略 在AI模型部署实践中，推理效率优化是关键挑战。本文聚焦具体量化技术栈，提供可复现的优化方案。 INT8量化实战 使用TensorRT进行INT8量化： python import tensorrt a...