在大模型训练中，高维特征空间是常见挑战。本文将分享几种有效的特征选择算法优化策略。 1. 基于统计检验的过滤方法 对于高维数据，可以使用卡方检验或互信息来筛选特征。例如，在Python中可使用sklearn的SelectKBest: pyt...

大模型训练时CPU资源占用过高的问题分析 在大模型训练过程中，CPU资源占用过高是一个常见但容易被忽视的问题。本文将从实际案例出发，分析CPU资源消耗过高的原因，并提供可复现的排查方法。 问题现象 在使用PyTorch进行大模型训练时，观察...

多模态模型训练中的训练策略选择 在多模态大模型架构设计中，训练策略的选择直接影响模型性能表现。本文将从数据处理流程和模型融合方案两个维度，提供可复现的训练策略选择方法。 数据预处理流程 首先需要构建统一的数据管道： python impor...

React Server Component加载动画优化实践 在React Server Component实践中，我们发现服务端渲染组件的加载体验存在明显优化空间。本文将分享一个完整的加载动画优化方案。\n 问题分析 传统SSR组件加载时...

大模型服务监控系统性能评估 随着大模型微服务化改造的深入，构建有效的监控系统成为DevOps工程师的核心任务。本文将分享一套可复现的大模型服务监控系统性能评估方案。 监控指标体系 关键监控指标 响应时间 (Latency) 吞吐量 (Thr...

在分布式大模型训练中，模型并行与流水线并行的结合使用已成为提升训练效率的关键策略。本文基于PyTorch Lightning和FSDP框架，分享一个实际优化案例。 问题背景 ：在训练7B参数模型时，单机多卡训练出现显存瓶颈，通过将模型并行与...

深度学习推理优化技巧：从静态图到动态图推理转换 在大模型推理阶段，性能优化一直是工程师们关注的重点。最近在项目中尝试将PyTorch模型从静态图转换为动态图推理，踩了不少坑，分享一下经验。 问题背景 原本使用torch.jit.script...

机器学习模型性能下降原因分析 现象描述 在生产环境中，某推荐系统模型准确率从0.85下降至0.62，需快速定位问题根源。 监控指标追踪 python import pandas as pd import numpy as np from d...

在LoRA微调实践中，训练效率监控是确保模型性能与资源利用率的关键环节。本文将分享一套可复现的LoRA训练效率监控方案。 核心监控指标 1. GPU显存使用率 通过 nvidia smi 实时监控显存占用 2. 训练损失曲线 记录每批次的损...

Nuxt.js SSR服务端日志配置实践 在Nuxt.js SSR项目中，完善的日志系统对于问题排查和性能监控至关重要。本文将分享一个生产环境下的日志配置方案。 核心配置步骤 首先，在 nuxt.config.js 中添加以下配置： jav...