数据库连接池耗尽问题解决 问题现象 在模型推理服务运行过程中，发现数据库连接频繁报错： java.sql.SQLException: Connection pool is exhausted 。通过Prometheus监控发现，数据库连接数...

在多机训练场景下，GPU资源利用效率直接影响模型训练的总体性能。本文将通过实际案例展示如何优化Horovod和PyTorch Distributed环境下的资源分配策略。 问题分析 ：当使用多个节点进行分布式训练时，常见的GPU资源浪费现象...

在大模型训练中，数据预处理阶段的成本效益分析至关重要。本文将从计算资源消耗、数据质量提升和模型性能优化三个维度进行对比评测。 成本分析： 数据清洗、格式转换、缺失值处理等预处理操作会显著增加训练时间。以一个10GB的文本数据集为例，使用pa...

在大模型部署环境中，网络通信优化是提升系统性能的关键环节。本文总结了在生产环境中的几种核心优化实践。 1. 网络协议优化 使用HTTP/2替代HTTP/1.1可显著减少连接开销。在Nginx配置中启用HTTP/2： nginx server...

多模态融合网络中不同层间特征交互方式设计 在多模态大模型架构设计中，如何实现图像和文本特征的有效融合是关键挑战。本文通过具体的数据处理流程和模型融合方案，展示不同层间特征交互的设计方法。 数据预处理流程 首先对输入数据进行标准化处理： py...

多模态大模型训练时的超参数搜索策略踩坑 最近在设计多模态大模型架构时，踩了一个关于超参数搜索的坑，分享给大家避免重蹈覆辙。 问题背景 我们使用CLIP架构进行图像 文本联合训练，最初采用网格搜索方式优化学习率、batch size和loss...

对抗样本防御机制在不同数据集上的表现 实验设计 本实验针对ResNet50模型在三个经典数据集（CIFAR 10、ImageNet、MNIST）上进行对抗样本防御测试。采用FGSM、PGD和CW攻击方法生成对抗样本，验证防御机制效果。 防御...

量化调优实战：基于感知训练的量化参数优化技巧 在AI部署场景中，量化是模型压缩的核心技术。本文将通过具体案例演示如何使用PyTorch和TensorRT进行感知训练量化调优。 基础量化设置 python import torch impor...

模型部署中推理延迟控制方法 在PyTorch模型部署实践中，推理延迟是影响用户体验的关键因素。本文通过具体案例对比不同优化策略的性能表现。 1. 基准模型测试 python import torch import time class Si...

大模型测试平台稳定性评估 在开源大模型测试社区中，平台稳定性是衡量测试质量的核心指标。本文将通过实际测试案例，对比分析不同测试平台的稳定性表现。 测试环境配置 Python 3.9.7 TensorFlow 2.12.0 PyTorch 2...