服务性能指标收集策略 核心监控指标配置 1. 模型推理延迟监控 yaml prometheus配置文件 scrape configs: job name: 'model inference' metrics path: '/metrics'...

最近在使用PyTorch进行分布式训练时，被一个诡异的性能问题困扰了整整一周。今天必须来踩个坑。 问题背景 ：在5节点集群上训练一个大型Transformer模型，理论峰值吞吐量应该达到2000样本/秒，但实际只能跑到800样本/秒，怀疑是...

VLLM推理引擎部署中缓存机制调优实践 在大模型推理服务中，缓存机制的优化对提升响应速度和系统吞吐量至关重要。本文基于VLLM推理引擎，分享缓存机制的调优方法与实践经验。 缓存机制原理 VLLM通过两种缓存机制提升推理效率： 前缀缓存（Pr...

模型微调参数调优技巧与经验总结 在开源大模型微调实践中，参数调优是决定微调效果的关键环节。本文将分享一些实用的调优技巧和最佳实践。 学习率策略 学习率是微调中最核心的超参数之一。建议采用分阶段学习率调度： python from trans...

多模态架构设计中的模型负载均衡机制 在多模态大模型架构中，图像和文本联合训练面临的核心挑战之一是模型负载不均衡问题。本文将通过具体的数据处理流程和模型融合方案，探讨如何实现有效的负载均衡机制。 负载均衡的必要性 在典型的多模态系统中，图像处...

在LLM微调工程化实践中，数据分布可视化分析是确保微调效果的关键步骤。本文将介绍基于LoRA和Adapter微调方案的数据分布分析方法。 核心分析流程 首先，我们需要对训练数据进行预处理和特征提取。对于LoRA微调，我们重点关注文本的tok...

TensorFlow服务安全加固最佳实践 在生产环境中部署TensorFlow Serving时，安全加固是不可忽视的环节。最近在项目中踩了几个坑，分享一下实际经验。 Docker容器化安全配置 首先，使用非root用户运行容器： dock...

大模型训练资源管理踩坑实录：从任务调度到资源利用率提升 在实际的大模型训练环境中，资源管理是决定训练效率的关键因素。本文基于生产环境的实战经验，分享我们在资源调度和利用率优化方面的踩坑历程。 问题背景 初期采用简单的队列调度机制，导致GPU...

LLM测试环境配置管理 在开源大模型测试与质量保障社区中，配置管理是确保测试结果可靠性和可复现性的关键环节。本文将详细介绍如何有效管理LLM测试环境。 环境配置标准化 首先，建立统一的环境配置模板： yaml docker compose....

大模型安全测试平台架构设计思路 随着大模型技术的快速发展，其安全性和隐私保护问题日益突出。本文将从工程实战角度，分享一个可复现的大模型安全测试平台架构设计思路。 核心架构设计 ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ...