从v5到v6：React Router测试用例重构踩坑 React Router v6的发布带来了许多重大变更，其中最显著的是路由组件的重新设计和API的简化。在升级过程中，我们遇到了多个测试用例需要重构的问题。 核心问题一：Route组件...

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。异常值检测是数据清洗的关键环节，本文将分享几种实用的异常值识别与处理方法。 异常值检测方法 1. 统计方法 使用Z Score方法识别偏离均值超过3个标准差的数据点： python import...

在多模态大模型推理中，性能基准测试是系统优化的关键起点。本文将分享一个可复现的性能测试框架，帮助架构师量化模型推理效率。 核心测试流程： 1. 环境准备：使用TensorRT 8.6 + CUDA 11.8 + cuDNN 8.9环境 2....

在大模型微调过程中， epoch 数和 batch size 的设置对训练效果和效率有着至关重要的影响。本文将结合实际经验与代码示例，总结如何合理选择这两个参数。 epoch 数的选择 epoch 表示模型遍历整个训练数据集的次数。过多的 ...

多模态模型训练过程中的梯度消失问题解决记录 问题背景 在设计图像 文本联合训练的多模态大模型时，我们遇到了严重的梯度消失问题。具体表现为：当使用ResNet 50作为视觉编码器配合BERT作为文本编码器进行联合训练时，模型在前1000个ba...

在多机多卡分布式训练中，跨节点通信协议的优化直接影响整体训练效率。本文将对比分析Horovod与PyTorch Distributed在不同网络环境下的性能表现。 Horovod配置案例 python import horovod.tens...

Transformer模型推理优化：从参数到架构层面 在实际部署场景中，Transformer模型的推理性能往往成为瓶颈。本文将从参数层面的量化和剪枝，以及架构层面的优化方法，提供可复现的技术方案。 参数层面优化 量化加速 ：以PyTorc...

在大模型推理场景下，量化技术是提升推理效率的关键手段。本文将围绕INT8量化展开，展示如何在保持模型精度的同时实现推理加速。 量化原理 INT8量化通过将浮点权重和激活值映射到[ 128, 127]的整数范围，减少存储需求并提高计算效率。关...

Transformer模型并行计算优化策略 在大规模Transformer模型推理中，计算并行化是提升性能的关键手段。本文将从数据并行、模型并行和流水线并行三种策略出发，结合实际代码示例，介绍具体实现方法。 数据并行（Data Parall...

在分布式大模型训练中，混合精度训练是提升训练效率的关键技术之一。然而，数值精度管理不当往往导致训练不稳定甚至失败。 精度陷阱分析 在实际调优过程中，我们发现fp16训练中梯度溢出是常见问题。建议设置 loss scale 参数为动态调整模式...