特征选择算法在实际业务中的应用案例 在大模型训练过程中，特征选择是提升模型性能和效率的关键环节。本文将通过一个电商推荐系统的实际案例，展示如何应用特征选择算法优化数据质量。 业务场景 某电商平台需要构建用户购买预测模型，面临200+原始特征...

量化参数优化技巧：从经验到科学的方法 在模型部署实践中，量化参数的调整往往决定了最终模型的性能表现。本文分享几个实用的优化技巧。 1. 学习率调度优化 使用TensorFlow Lite时，我发现学习率衰减策略对量化效果影响显著。建议采用指...

React Server组件构建速度提升实战 最近在项目中实践React Server Components，发现构建速度是个大问题。分享一下我踩过的坑和优化方案。 问题背景 使用默认配置的Vite + React Server Compo...

大模型测试平台的可扩展性评估 在开源大模型测试与质量保障社区中，我们持续关注大模型测试平台的可扩展性问题。本文将通过实际案例分析，提供一套可复现的评估方法。 可扩展性指标 大模型测试平台的可扩展性主要体现在以下维度： 并发处理能力 ：支持同...

在大模型推理场景中，性能测试是优化模型部署的关键环节。本文将介绍如何使用主流工具进行深度学习推理性能测试。 常用测试工具 1. PyTorch Profiler python import torch import torch.profil...

在LLM微调实践中，LoRA微调的学习率衰减策略常常被忽视，但却是影响模型性能的关键因素。最近在一次项目中，我们尝试使用LoRA微调一个7B参数的模型，在训练初期效果不错，但随着训练轮数增加，模型开始出现过拟合现象。 经过排查，问题出在学习...

在多GPU训练环境中进行LLM微调时，同步问题是一个常见但容易被忽视的瓶颈。特别是在使用LoRA微调方案时，如果配置不当，可能导致梯度同步不一致，进而影响模型收敛。 问题现象 当使用多GPU训练时，出现以下异常情况： 梯度在不同GPU间同步...

TensorFlow Serving多模型部署的负载均衡策略优化 在实际生产环境中，TensorFlow Serving通常需要同时服务多个模型，本文将分享一个基于Docker容器化和Nginx负载均衡的实际部署方案。 环境准备 首先创建D...

PyTorch分布式训练中梯度压缩导致精度下降的踩坑记录 最近在做大规模分布式训练时，为了降低通信开销，尝试在PyTorch中使用梯度压缩功能。结果却出现了意想不到的问题——模型精度严重下降。 问题复现步骤 我们使用 torch.distr...

图像文本联合训练的模型部署优化 在多模态大模型的实际部署中，图像文本联合训练系统的性能优化是关键挑战。本文将从数据处理流程和模型融合方案两个维度，提供可复现的部署优化实践。 数据预处理流水线 首先构建标准化的数据预处理管道： python ...