基于Grafana的大模型服务监控实践 在大模型服务部署过程中，监控体系的建设至关重要。本文分享一个基于Grafana的完整监控实践方案。 监控指标设计 首先确定核心监控指标： 模型推理延迟 ：通过 model inference dura...

数据清洗过程中的版本控制策略 在大模型训练数据工程中，数据清洗是至关重要的一环。随着数据集规模的增长和团队协作的复杂化，如何有效管理清洗过程中的版本变更变得尤为关键。 核心问题 数据清洗往往涉及多个迭代步骤：数据质量检查、异常值处理、缺失值...

大模型数据处理的可扩展架构设计 在大模型训练过程中，数据处理是决定模型效果的关键环节。本文将介绍一个可扩展的数据处理架构设计，帮助数据科学家高效处理大规模数据集。 架构概览 我们采用分层处理架构，包括： 1. 数据接入层（Data Inge...

在大模型训练过程中，数据集的版本控制是确保实验可复现性和项目管理的关键环节。本文将介绍如何在大模型数据工程中实施有效的版本控制策略。 版本控制的重要性 大模型训练数据通常包含数百万甚至数十亿条样本，数据的微小变化可能导致模型性能的巨大差异。...

大模型数据清洗最佳实践 在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文分享一套可复现的数据清洗流程。 1. 数据质量评估 首先进行基础统计分析： python import pandas as pd import numpy as np...

特征提取技术实践分享 最近在处理大模型训练数据时，踩了不少坑，今天来分享一下特征提取的心得。首先，不要盲目追求高维特征，我之前尝试用原始文本直接做embedding，结果训练效果惨不忍睹。 我的踩坑经历 1. 文本预处理 ：使用了spaCy...

在大模型部署过程中，GPU驱动版本不兼容是一个常见但棘手的问题。本文将通过对比不同解决方案，帮助ML工程师快速定位并解决该问题。 问题现象 当部署如LLaMA、ChatGLM等大模型时，若GPU驱动版本与CUDA版本不匹配，会出现如下错误：...

在大模型微服务化改造过程中，链路追踪是保障系统可观测性的关键环节。本文分享如何通过OpenTelemetry实现LLM微服务调用链路分析。 实践背景 当我们将大模型服务拆分为多个微服务后，服务间的调用关系变得复杂，传统的日志分析已难以满足快...

构建数据质量监控体系的技术要点 在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文将分享构建数据质量监控体系的关键技术要点。 数据质量评估维度 数据质量监控应涵盖以下维度： 完整性 ：检查缺失值、空值比例 一致性 ：验证数据格式、编码统一性...

大规模训练中的模型切片技术分享 在分布式大模型训练中，模型切片是提升训练效率的关键优化手段。本文分享几个实用的切片策略和调优经验。 切片维度选择 对于Transformer模型，我们通常采用以下切片策略： python 按层数切片示例 mo...