大模型训练数据安全传输方案 在大模型训练过程中，数据安全传输是保障模型训练质量和隐私合规的重要环节。本文将介绍一套可复现的数据传输安全方案。 核心安全原则 1. 数据加密传输 ：使用TLS 1.3协议确保网络传输层安全 2. 端到端加密 ：...

数据清洗工具使用经验分享 在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。今天分享几个实用的数据清洗工具和方法。 1. pandas 数据清洗基础操作 python import pandas as pd import numpy as np...

多机训练节点间数据传输优化 在多机多卡分布式训练中，节点间通信效率直接影响整体训练性能。本文将通过实际案例展示如何优化Horovod和PyTorch Distributed环境下的数据传输。 1. 网络配置优化 首先检查网络硬件配置： ba...

在大模型部署过程中，日志记录与监控系统是保障系统稳定运行的核心环节。本文分享一套可复用的监控架构和实践方法。 核心监控维度 首先需要明确监控的关键指标： 性能指标 ：推理延迟、吞吐量、GPU/CPU使用率 业务指标 ：请求成功率、错误率、响...

在LLM微调实践中，数据增强策略对模型泛化能力的影响不容忽视。本文将通过LoRA微调方案对比不同数据增强方法的效果。 实验设计 我们使用LoRA微调框架，在情感分析任务上测试三种数据增强策略： 1. 同义词替换 ：使用NLTK的WordNe...

TensorFlow服务负载压力测试方法 作为后端开发人员，我们在将TensorFlow模型部署为微服务时，必须对服务的负载能力进行充分测试。本文记录了我们在Docker容器化环境下的压力测试踩坑过程。 环境准备 我们使用Docker容器化...

Docker容器资源限制参数调优技巧 在TensorFlow Serving微服务架构中，合理配置Docker容器的资源限制对模型服务稳定性至关重要。本文将通过实际案例展示如何进行参数调优。 核心参数配置 docker run \ memo...

深度学习模型推理速度优化实战总结 在PyTorch深度学习模型部署过程中，推理速度优化是关键环节。本文通过对比不同优化策略，提供可复现的性能测试方案。 基准模型测试 首先构建一个ResNet50模型进行测试： python import t...

大模型服务资源限制策略优化踩坑记录 最近在为大模型微服务做资源限制优化时，踩了一个比较典型的坑。原本以为设置容器资源限制很简单，结果发现实际使用中存在不少细节问题。 问题背景 我们的大模型服务在K8s集群中运行，最初配置了 requests...

机器学习模型性能指标可视化 在生产环境中监控机器学习模型的运行状态，需要建立一套完整的性能追踪体系。以下为具体实现方案： 核心监控指标配置 1. 预测延迟监控 ：通过Prometheus采集每次推理请求的耗时，设置50th、90th、99t...