量化精度损失分析：从理论到实际应用的验证 在模型部署实践中，量化是实现模型轻量化的关键步骤。本文通过实际案例分析量化过程中的精度损失，并提供可复现的验证方法。 量化工具与配置 使用PyTorch 2.0配合torch.quantizatio...

服务端组件开发调试技巧分享 作为一名在React Server Component领域摸爬滚打的前端开发者，我想分享一些在实际项目中遇到的坑和调试技巧。 问题一：SSR渲染性能瓶颈 我在一个电商项目中遇到了严重的SSR性能问题。最初代码如下...

Spring Boot微服务监控平台搭建实战 在现代微服务架构中，监控系统是保障应用稳定运行的关键。本文将详细介绍如何基于Spring Boot Actuator构建完整的监控平台。 基础配置 首先，在 pom.xml 中添加必要依赖： x...

基于Fluentd的大模型日志收集方案 在大模型系统架构中，日志收集是保障系统可观测性和问题定位的关键环节。本文分享一个基于Fluentd的可复现日志收集方案。 架构设计要点 1. 多源日志聚合 ：大模型系统涉及训练日志、推理日志、服务日志...

PyTorch DDP与Horovod性能对比测试 在多机多卡训练场景下，PyTorch Distributed (DDP) 和 Horovod 是两个主流的分布式训练框架。本文将通过实际测试对比两者在不同环境下的性能表现。 测试环境配置 ...

在大模型推理加速中，模型压缩技术如量化、剪枝等已成为提升性能的关键手段。本文将通过具体实验验证压缩后模型的推理性能表现，并提供可复现的实现步骤。 1. 实验环境与数据集 我们使用PyTorch框架，基于ResNet50模型进行压缩实验。数据...

在TensorFlow Serving微服务架构中，负载均衡器配置直接影响模型服务的性能和稳定性。本文基于Docker容器化环境，提供完整的负载均衡参数调优方案。 环境准备 使用Docker Compose部署TF Serving集群，每个...

大模型推理加速技术分享：从CUDA到TensorRT对比测试 在大模型部署实践中，推理加速是决定系统性能的关键环节。本文将通过实际测试对比CUDA原生实现与TensorRT加速的效果。 测试环境 GPU: NVIDIA A100 80GB ...

在分布式大模型训练中，GPU利用率监控是性能调优的关键环节。本文分享一套可复现的监控方案。 核心监控指标 GPU利用率（Utilization） 显存利用率（Memory Utilization） CUDA核心利用率 通信带宽利用率 实用监...

最近在优化一个分布式训练任务时，被数据分布策略坑得够呛，今天来分享一下踩坑心得。 背景：我们用PyTorch DDP训练一个10B参数的模型，原本以为数据并行就完事了，结果发现GPU利用率极低，训练速度慢得像蜗牛。 问题排查过程： 1. 首...