v6路由切换性能瓶颈排查：页面卡顿原因分析 React Router v6发布后，许多团队都进行了升级迁移。然而，在实际应用中，我们发现部分页面在路由切换时出现明显卡顿现象。本文将通过具体案例分析v6路由切换的性能瓶颈。 问题复现步骤 1....

在模型服务部署后，数据库性能监控是保障模型推理质量的关键环节。以MySQL为例，当模型请求量激增时，慢查询会直接导致推理延迟上升。 具体监控方案： 1. 配置慢查询日志 ：在my.cnf中设置 slow query log = 1 和 lo...

PyTorch Distributed训练中的模型同步策略 在多机多卡分布式训练中，模型同步是影响训练效率的关键因素。本文将通过实际案例介绍如何优化PyTorch Distributed的同步策略。 基础配置与数据并行 首先，使用torch...

模型数据质量保障措施 在大模型训练过程中，数据质量直接决定了模型性能。本文将分享一套完整的数据质量保障体系，涵盖从数据清洗到质量评估的全流程。 数据质量检查流程 首先建立基础的质量检查清单： python import pandas as ...

最近在为一个大模型推理服务做稳定性优化时，踩了不少坑，今天就来分享一下超时设置和重试机制的配置经验。 背景 我们的推理服务部署在Kubernetes集群上，使用TensorFlow Serving进行模型推理。高峰期经常出现请求超时、服务不...

多语言微调中的数据平衡问题探讨 在多语言大语言模型微调过程中，数据不平衡是一个常见且关键的问题。本文将结合LoRA微调方案，探讨如何有效处理多语言数据不平衡问题。 问题分析 在多语言微调中，不同语言的数据量往往存在显著差异。例如，英语数据可...

模型压缩算法实现：剪枝与量化对比 在大模型推理加速实践中，剪枝与量化是两种主流的模型压缩技术。本文将通过具体代码示例，对比这两种方法在实际应用中的效果。 剪枝实现 剪枝通过移除网络中不重要的权重来压缩模型。以PyTorch为例，我们可以使用...

基于Kubernetes的大模型容器化部署方案 在大模型部署实践中，基于Kubernetes的容器化方案已成为主流选择。本文分享一套可复现的部署方案。 核心架构设计 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment ...

开源大模型质量控制体系设计：踩坑实录 最近在参与开源大模型测试项目时，发现质量控制体系的设计存在不少坑，特此记录。 问题背景 我们团队在测试一个开源大模型时，发现传统的测试方法难以覆盖模型的复杂行为。通过调研和实践，我们设计了一套基于自动化...

在LLM服务中，模型版本发布流程的规范化管理至关重要。本文将介绍一个完整的模型发布流程，包括版本控制、测试验证和部署上线等关键环节。 版本管理 使用Git进行版本控制是标准做法。建议采用语义化版本命名： v1.0.0 ，其中主版本号表示重大...