基于Actuator的系统可用性监控方案 Spring Boot Actuator是Spring Boot框架提供的生产就绪功能模块，通过HTTP端点和JMXBean提供应用监控信息。本文将详细介绍如何配置并实现基于Actuator的系统可...

在LLM微服务架构中，流量治理是确保系统稳定性和性能的关键环节。本文将从实际案例出发，探讨有效的流量治理策略。 流量治理的核心挑战 在大模型服务拆分过程中，我们面临的主要问题包括： 服务间调用链路复杂 网络延迟和超时问题 资源竞争导致的性能...

基于PyTorch的大模型测试方案 在大模型开发和部署过程中，质量保障是至关重要的环节。本文将介绍一套基于PyTorch框架的系统性测试方案，帮助测试工程师构建可靠的大模型测试体系。 测试环境搭建 bash pip install torc...

特征工程中的数据转换技巧 在大模型训练中，特征工程是决定模型性能的关键环节。本文将分享几种实用的数据转换技巧，帮助提升特征质量。 1. 标准化与归一化对比 标准化（Standardization）适用于特征分布接近正态分布的情况： pyth...

在分布式大模型训练中，数据分片策略直接影响训练效率和资源利用率。本文分享一套经过验证的优化实践。 问题背景 ：在训练GPT 3规模模型时，初始采用均匀分片策略，导致GPU间负载不均，训练效率低下。 优化方案 ： 1. 智能分片算法 ：基于样...

LLM安全测试框架构建与工具集成方案 随着大模型应用的普及，其安全性与隐私保护问题日益突出。本文将介绍一个完整的LLM安全测试框架构建方案，帮助安全工程师系统性地评估大模型的安全风险。 框架架构 该框架主要包含三个核心模块：输入验证、行为检...

在大模型推理过程中，性能瓶颈的定位是提升推理效率的关键环节。本文将从实际案例出发，系统性地介绍深度学习推理性能瓶颈的定位方法。 首先，我们需要明确推理性能的核心指标：吞吐量（QPS）、延迟（Latency）和资源利用率。通过基准测试工具如 ...

项目案例复盘：某金融风控Adapter微调项目的实施总结 在金融风控场景中，我们面临的核心挑战是：如何在保持大模型通用能力的同时，快速适配特定的风控规则和业务逻辑。经过调研与实践，我们选择了Adapter微调方案进行落地。 项目背景 金融风...

模型推理速度提升的工程化方案 在实际部署场景中，PyTorch模型推理性能优化是核心挑战。本文提供一套可复现的工程化方案。 1. 模型量化（Quantization） python import torch model = torch.lo...

跨模态融合算法的可解释性研究 在多模态大模型架构设计中，跨模态融合算法的可解释性是确保系统可靠性的关键。本文通过具体的数据处理流程和模型融合方案，深入探讨了如何提升融合算法的透明度。 数据处理流程 图像数据预处理 ： python impo...