v6路由缓存机制踩坑：页面刷新后状态丢失解决方案 最近在项目中将React Router从v5升级到v6，遇到了一个令人头疼的问题——页面刷新后组件状态丢失。这个问题在v5中并不存在，让我花了不少时间排查。 问题复现步骤 1. 在路由组件中...

数据预处理流水线的可扩展性设计 在大模型训练过程中，数据预处理是至关重要的环节。随着数据规模的不断增长，如何构建一个既高效又可扩展的数据预处理流水线显得尤为重要。 核心设计理念 我们采用模块化设计思路，将预处理流程分解为独立的功能模块。每个...

监控系统性能瓶颈分析 问题背景 最近在部署机器学习模型监控平台时，发现系统在高并发请求下出现明显性能下降。通过深入排查，定位到几个关键瓶颈。 核心监控指标配置 CPU使用率告警 CPU USAGE 85% for 5m 内存使用率告警 ME...

在分布式训练中，Horovod训练参数调优是提升性能的关键环节。本文将通过实际案例展示如何避免常见的训练瓶颈。 常见瓶颈分析 1. 通信瓶颈 ：网络带宽不足导致GPU空闲等待 2. 数据加载瓶颈 ：I/O速度跟不上训练速度 3. 内存瓶颈 ...

前端安全：Server Component防注入攻击方案 随着React Server Components的普及，前端安全问题日益突出。本文将深入探讨如何在Server Component中防范常见的注入攻击。 危险场景分析 javasc...

容器化大模型服务的资源限制配置 在容器化大模型服务部署中，合理的资源限制配置是保障系统稳定性和资源公平分配的关键。本文将分享在Kubernetes环境中对大模型服务进行CPU和内存限制的实践方法。 资源限制配置示例 yaml apiVers...

文本数据去噪技术实践分享 在大模型训练过程中，文本数据的质量直接影响模型性能。本文分享几种实用的文本数据去噪方法。 常见噪声类型 HTML标签清理 特殊字符和乱码处理 重复文本去除 格式不规范内容 实践方案 1. HTML标签清理 pyth...

在分布式大模型训练中，网络拓扑结构对性能的影响不容忽视。本文基于实际训练场景，分享几个关键优化点。 实际测试环境 4台服务器，每台4卡V100 使用PyTorch DDP进行分布式训练 模型：BERT base，batch size=32 ...

大模型微调中的超参数搜索工具推荐 在大模型微调过程中，超参数的选择对最终效果影响巨大。本文推荐几个实用的超参数搜索工具，并提供可复现的实践步骤。 1. Ray Tune + Tune Ray Tune 是一个强大的分布式超参搜索库，特别适合...

大模型推理服务的负载均衡优化踩坑记录 最近在为公司的大模型推理服务做性能调优时，遇到了一个典型的负载均衡问题。我们的服务部署了多个推理实例，但发现请求分布极不均匀，导致部分节点过载，而另一些节点却空闲。 问题复现步骤 1. 部署3个相同的推...