大模型服务资源使用分析 在大模型微服务化改造过程中，资源监控是确保系统稳定运行的关键环节。本文将分享如何通过Prometheus和Grafana对大模型服务进行资源使用分析。 监控指标收集 首先需要收集以下核心指标： CPU使用率（%） 内...

内核参数调优实战：通过调整内核参数优化系统性能与安全性 在Linux系统管理中，内核参数调优是提升系统性能和安全性的关键手段。本文将结合实际案例，展示如何通过合理配置内核参数来增强系统安全性。 安全性优化案例 1. 禁用不必要的网络协议 b...

监控平台告警分级管理 在机器学习模型运行时监控系统中，合理的告警分级管理是确保系统稳定性的关键。我们按照业务影响程度将告警分为三个等级： P0（紧急） 、 P1（重要） 和 P2（一般） 。 P0级告警 立即处理 机器学习模型性能下降监控 ...

微服务负载均衡策略实施踩坑记录 背景 在构建ML模型监控平台时，我们部署了基于Kubernetes的微服务架构，其中模型推理服务需要实现有效的负载均衡策略。 实施过程 最初我们使用了默认的 Round Robin 策略，但发现模型服务存在明...

模型预测偏差检测方法 在生产环境中，模型性能会随时间衰减，因此需要建立有效的偏差检测机制。本文介绍基于统计学方法的偏差检测方案。 核心监控指标 预测分布偏差 ：通过Kolmogorov Smirnov检验检测输入特征分布变化 目标值偏差 ：...

量化工具使用规范：标准操作流程与最佳实践 标准操作流程 1. 环境准备与工具选择 使用TensorFlow Lite或PyTorch Mobile进行量化 安装必要依赖： pip install tensorflow 和 pip insta...

大模型服务监控数据可视化实践 在大模型微服务化改造过程中，监控数据的可视化是保障系统稳定运行的关键环节。本文将分享一个基于Prometheus + Grafana的完整监控解决方案。 监控架构搭建 首先，通过Prometheus收集模型服务...

在LLM微服务化改造过程中，持续集成(CI)实践至关重要。本文分享一个完整的CI流水线搭建方案。 核心架构 我们采用GitLab CI + Jenkins + Prometheus的组合方案，通过Docker容器化部署。 关键步骤 1. 代...

大模型数据清洗工具链性能对比评测 在大模型训练中，数据质量直接影响模型效果。本文对比了主流数据清洗工具的性能表现。 工具对比 1. Pandas + NumPy python import pandas as pd import numpy...

特征工程中的数据融合 在大模型训练过程中，数据融合是提升特征表达能力的关键环节。本文将分享几种实用的数据融合策略，帮助构建更强大的特征体系。 数据融合基础 数据融合的核心在于将来自不同源的数据进行有效整合。常见的融合方式包括： 1. 垂直融...