开源大模型训练中的计算资源浪费问题 在开源大模型训练过程中，计算资源浪费是一个日益突出的问题。本文将从架构层面分析资源浪费的根源，并提供可复现的优化方案。 问题分析 大模型训练中常见的资源浪费包括： 1. 梯度计算冗余 ：未有效利用分布式训...

对比评测：不同推理引擎响应时间 在大模型微服务化改造过程中，推理引擎的选择直接影响系统性能表现。本文通过实际测试对比了主流推理引擎的响应时间表现。 测试环境 GPU: NVIDIA A100 40GB CPU: Intel Xeon Pla...

微服务治理中大模型服务的权限管理 在大模型微服务化改造过程中，权限管理是保障服务安全性和数据隔离的关键环节。本文将探讨如何在微服务架构下实现大模型服务的精细化权限控制。 权限管理架构 ┌─────────────┐ ┌───────────...

分布式训练中的参数服务器架构性能评估报告 最近在搭建分布式大模型训练环境时，踩了一个不小的坑。我们采用参数服务器(Ps)架构进行训练，结果发现性能严重不达标。 问题现象 使用PyTorch Distributed Optimizer配合Pa...

系统加固实践：Linux中内核模块加载白名单配置 在Linux系统安全防护中，内核模块的加载控制是防止恶意代码执行的重要手段。通过配置内核模块加载白名单，可以有效阻止未经授权的内核模块被加载。 1. 背景与重要性 Linux内核支持动态加载...

多卡环境下的模型并行策略选择指南 在多卡训练环境中，合理选择模型并行策略是提升训练效率的关键。本文将结合Horovod和PyTorch Distributed两种主流框架，提供可复现的配置方案。 策略选择原则 首先需要明确：当单个GPU内存...

推理性能优化：多维度指标分析 在大模型推理过程中，性能优化是实际应用中的关键环节。本文将从多个维度对推理性能进行量化分析，并提供可复现的技术实现方案。 1. 核心性能指标定义 首先建立可量化的性能指标体系： 吞吐量（Throughput） ...

容器化TensorFlow服务的网络隔离与安全策略 在TensorFlow Serving微服务架构中，容器化部署已成为标准实践。本文将详细介绍如何通过Docker实现TensorFlow服务的网络隔离，并配置负载均衡以确保服务高可用性。 ...

模型量化后精度评估的完整测试流程 在PyTorch模型部署场景中，量化是降低模型大小、提升推理速度的关键优化手段。本文将提供一个完整的量化后精度评估流程，包含具体代码示例和性能数据。 1. 准备工作 python import torch ...

LLM服务架构演进记录：从单体到微服务的改造实践 背景 我们团队在部署大语言模型服务时，最初采用了单体架构，将模型推理、缓存、路由等功能全部集成在一个服务中。随着业务量增长，系统开始出现性能瓶颈和扩展性问题。 问题复现步骤 1. 单体架构部...