GPU资源虚拟化在分布式训练中的应用实践 在大规模分布式训练场景下，GPU资源的高效利用是性能调优的关键。本文分享一个实际项目中通过GPU资源虚拟化显著提升训练效率的经验。 背景与问题 我们使用PyTorch分布式训练框架，在8卡V100 ...

在分布式训练中，性能监控是确保训练效率的关键环节。Horovod作为主流的分布式训练框架，在多机多卡环境中需要精细化的监控策略。 核心监控指标 首先关注 通信效率 ，通过 horovod.timeline 功能追踪各节点间的数据传输时间。在...

特征工程实战：从原始数据到高维特征的完整流程 在大模型训练中，特征工程是决定模型性能的关键环节。本文将通过一个完整的案例，展示如何从原始数据出发，构建高质量的高维特征。 数据准备阶段 首先加载并观察原始数据结构： python import...

在分布式大模型训练中，计算负载均衡一直是影响训练效率的关键因素。本文将通过实际案例对比不同优化策略的效果。 问题背景 在使用PyTorch DDP进行分布式训练时，我们发现某些GPU的计算负载明显高于其他节点，导致整体训练速度受限。通过 t...

模型训练中的损失函数选择与设计技巧 在大模型训练过程中，损失函数的选择直接影响模型的收敛速度和最终性能。本文将分享几种常见损失函数的应用场景及设计技巧。 常见损失函数类型 1. 交叉熵损失（Cross Entropy Loss） 适用于分类...

机器学习模型推理延迟监控最佳实践方案 核心监控指标配置 关键指标： P95延迟 ：设置阈值为200ms，超过则触发告警 平均响应时间 ：目标<150ms，超出时发送预警 吞吐量 ：每秒请求数，低于预期值的80%需关注 错误率 ：请求失败比例...

在LLM微调工程化实践中，Adapter微调因其低参数、易部署的特性备受青睐。本文将对比分析不同Adapter微调方案的训练效率，并提供可复现的优化策略。 Adapter微调效率对比 基准方案（全参数微调） python 全参数微调配置 m...

大模型微服务测试策略设计 在大模型微服务化改造过程中，测试策略的制定直接关系到系统稳定性和交付质量。本文将从测试层次、关键测试场景和可复现测试步骤三个方面，为DevOps工程师提供实用的测试策略指导。 测试层次设计 大模型微服务测试应遵循分...

PyTorch模型推理测试实战 在深度学习项目中，模型推理性能往往决定了最终产品的用户体验。本文将通过具体案例对比不同优化策略的效果。 基准模型构建 python import torch import torch.nn as nn imp...

模型版本控制实践：Git LFS与MLflow的联合使用经验分享 作为一名深耕ML工程的工程师，我深知模型版本控制在实际项目中的重要性。最近在项目中尝试了Git LFS与MLflow的联合使用，踩了不少坑，现将经验分享给大家。 问题背景 我...