大模型服务故障诊断方法论 在大模型微服务架构中，故障诊断是保障系统稳定运行的关键环节。本文将分享一套可复现的故障诊断方法论，帮助DevOps工程师快速定位问题。 核心诊断流程 1. 告警收敛与初步分析 bash 监控告警收集 kubectl...

模型量化参数设置：不同数据类型精度保持的技术要点 在实际部署场景中，量化参数设置直接影响模型精度与推理速度的平衡。以TensorFlow Lite为例，在进行INT8量化时，我踩过一个常见坑：默认使用对称量化导致某些层出现精度骤降。 核心问...

大模型服务部署环境配置最佳实践 在大模型微服务化改造过程中，部署环境的配置直接影响着服务的稳定性和可维护性。本文将分享一套经过验证的环境配置最佳实践。 环境隔离与资源配置 首先，建议为不同环境（开发、测试、预发布、生产）建立独立的命名空间或...

大模型测试环境搭建全流程解析 随着大模型技术的快速发展，构建稳定可靠的测试环境成为保障模型质量的关键环节。本文将详细介绍从零开始搭建大模型测试环境的完整流程，包含可复现的步骤和实用工具。 环境准备与依赖安装 首先需要确保基础环境满足要求： ...

分布式训练中网络带宽利用率分析踩坑记录 最近在优化一个100B参数模型的分布式训练时，遇到了网络带宽利用率异常的问题。经过两周的排查，总结了一些实用的经验。 问题现象 使用8卡A100训练时，理论带宽利用率只有35%，远低于预期的70%以上...

大模型训练时出现训练不稳定的原因排查 在大模型微调过程中，训练不稳定是一个常见但棘手的问题。本文将从多个维度分析可能导致训练不稳定的因素，并提供可复现的排查步骤。 常见原因分析 1. 学习率设置不当 学习率过高会导致loss剧烈震荡，过低则...

大语言模型输出内容安全审查机制测试 测试目标 构建一个可复现的LLM输出内容安全审查系统，验证其对恶意内容的检测能力。 防御策略 1. 关键词过滤层 ：建立恶意关键词黑名单（包含'非法'、'攻击'等敏感词） 2. 语义分析层 ：使用预训练分...

多模型协同部署踩坑指南：资源隔离与任务调度优化 在大模型系统架构设计中，多模型协同部署是一个常见但极具挑战性的场景。本文将结合实际部署经验，分享在资源隔离与任务调度方面遇到的典型问题及解决方案。 问题背景 我们面临的问题是：多个大模型（如L...

在分布式训练环境中，节点故障是不可避免的挑战。本文将探讨如何构建一个鲁棒的故障恢复机制，确保训练任务能够自动重启并继续执行。 故障恢复的核心原理 分布式训练中的故障恢复依赖于检查点（Checkpoint）机制和状态同步。当某个节点发生故障时...

LLM模型对抗样本抵御能力量化测试 测试背景 针对当前大语言模型在面对对抗样本攻击时的脆弱性，我们构建了一套可复现的防御能力评估体系。通过多种对抗攻击方法生成样本，并量化模型在不同防御策略下的准确率变化。 实验环境 模型：GPT 3.5 t...