量化工具链升级：从旧版本到最新功能使用 1. 工具链演进概述 从TensorFlow Lite的早期版本到最新的MLIR驱动架构，量化工具链经历了重大重构。目前主流工具包括TensorRT、ONNX Runtime、TVM等。 2. 具体工...

量化后模型测试自动化：构建CI/CD环境下的量化测试平台 在AI模型部署实践中，量化是实现模型轻量化的关键环节。本文将基于实际项目经验，分享如何构建一个自动化的量化测试平台，确保量化后的模型质量。 量化工具选择与配置 我们选用TensorF...

量化后模型推理加速：基于TensorRT的优化策略详解 作为一名AI部署工程师，最近在项目中实践了模型量化压缩技术，特此记录踩坑心得。 环境准备 使用TensorRT 8.4.1进行量化优化，目标模型为ResNet50，原始FP32模型推理...

在分布式训练中，性能监控是确保训练效率的关键环节。本文将重点介绍适用于多机多卡环境的监控工具选择，并提供基于Horovod和PyTorch Distributed的实际配置案例。 监控工具对比 1. NVIDIA Nsight System...

Horovod训练中网络带宽利用优化踩坑记录 最近在部署Horovod分布式训练时，遇到了一个棘手的问题：虽然GPU利用率很高，但训练速度却远低于预期。经过深入排查，发现问题出在网络带宽利用上。 问题现象 使用8卡GPU训练时，网络带宽只用...

在开源大模型微调过程中，数据分布分析是确保模型性能的关键环节。本文将介绍如何通过Python和常用库进行数据分布分析，并提供可复现的代码示例。 数据分布分析的重要性 在微调大模型时，训练数据的分布直接影响模型的学习效果。如果数据分布与预训练...

在Linux内核安全测试中，perf工具不仅是性能分析的利器，更是识别潜在安全风险的重要手段。本文将通过具体案例展示如何使用perf监控内核调用、检测异常行为，并结合安全配置进行深入分析。 案例：监控内核函数调用频率 首先，我们可以通过pe...

用户权限控制：理解user namespaces的隔离机制和应用场景 在Linux系统中，用户命名空间（user namespaces）是内核提供的一种重要的安全隔离机制。通过user namespaces，可以实现用户ID（UID）和组I...

量化架构分析：量化与推理加速的协同优化机制 在AI模型部署实践中，量化技术已成为模型轻量化的核心手段。本文将从架构层面分析量化与推理加速的协同优化机制。 量化架构设计 量化过程需要考虑模型结构与硬件特性匹配。以TensorFlow Lite...

在多任务微调场景中，不同任务的损失函数量级差异可能导致模型偏向某个任务，影响整体性能。本文将介绍几种实用的损失权重平衡技巧。 1. 自适应权重调整 通过监控各任务损失变化，动态调整权重： python import torch class ...