基于Metrics的大模型监控实践 在大模型微服务化改造过程中，监控能力的建设至关重要。本文将分享一个基于Metrics的监控方案，帮助DevOps工程师更好地治理大模型服务。 监控架构设计 首先，我们需要构建一个包含以下组件的监控体系： ...

大模型部署后安全审计踩坑记录 最近在参与一个大模型部署项目时，发现了很多安全审计的坑点，分享给大家避免踩雷。 常见安全风险 1. 模型权重泄露 bash 检查模型文件权限 ls la /opt/models/ 重点关注777权限的文件 fi...

多模态模型训练中的模型评估方法 在多模态大模型训练过程中，评估方法的科学性直接决定了模型性能的可靠性。本文将分享一个踩坑无数后总结出的实用评估方案。 问题背景 最初我们采用传统的准确率作为唯一评估指标，结果发现：当图像和文本标签不匹配时，模...

大模型微服务监控中的告警优化 最近在为一个大模型微服务项目做监控告警优化时，踩了不少坑。分享一下我的踩坑经历和解决方案。 问题背景 我们团队将大模型服务拆分为多个微服务，包括：模型推理服务、缓存服务、路由服务等。刚开始的告警策略过于简单粗暴...

在大语言模型推理中，批处理大小（batch size）的选择直接影响系统性能和资源利用率。本文基于实际部署经验，分享一个可复现的调优方法。 核心原则 批处理大小需要在吞吐量和延迟之间找到平衡点。过小的batch会浪费计算资源，过大的batc...

微调后模型的在线评估系统构建 在大模型微调完成后，如何有效评估模型性能是部署前的关键环节。本文记录了从零搭建在线评估系统的踩坑历程。 核心思路 采用轻量级HTTP服务+定时任务的方式，将模型评估指标实时展示在Dashboard上。 技术选型...

iptables性能测试：从开发环境到生产环境的踩坑记录 最近在为公司核心服务器部署防火墙策略时，遇到了一个令人头疼的问题：iptables规则在高并发场景下性能急剧下降。作为系统管理员，我们不能让安全策略成为系统瓶颈。 测试环境搭建 首先...

在TensorFlow Serving微服务架构中，Docker容器健康检查机制配置是保障模型服务稳定性的关键环节。本文将详细介绍如何为TensorFlow Serving容器配置有效的健康检查策略。 健康检查配置方案 在TensorFlo...

开源大模型测试案例设计规范 在开源大模型测试与质量保障社区中，我们致力于建立一套标准化的测试案例设计规范，以确保大模型的质量和可靠性。 测试案例设计原则 1. 可复现性 ：每个测试案例必须包含清晰的输入条件和预期输出，确保其他测试工程师能够...

大模型服务的故障诊断流程 在生产环境中，大模型服务的稳定性至关重要。当出现服务异常时，快速定位问题是保障业务连续性的关键。 常见故障类型 1. 服务无响应 API请求超时或直接返回错误 2. 性能下降 推理速度明显变慢 3. 内存泄漏 系统...