v6路由数据治理 React Router v6相较于v5在路由数据管理方面有了重大改进，特别是通过 useNavigate 、 useParams 和 useLocation 等hooks的组合使用，实现了更灵活的数据治理方案。 核心AP...

特征工程中数据预处理工具推荐 在大模型训练过程中，数据预处理是决定模型性能的关键环节。今天来分享几个我在实践中踩过坑的特征工程工具。 1. pandas + scikit learn 组合 python import pandas as p...

多卡训练中梯度压缩技术应用案例 在多卡训练场景下，梯度传输是影响训练效率的关键瓶颈之一。本文将通过PyTorch Distributed和Horovod两个框架，展示如何有效应用梯度压缩技术来优化多机多卡训练性能。 梯度压缩原理 梯度压缩通...

在大模型微服务架构中，服务监控是保障系统稳定性和性能的关键环节。本文将探讨大模型服务监控的核心指标体系，并提供可复现的监控实践方案。 核心监控指标 大模型微服务需要重点关注以下几类监控指标： 1. 性能指标 ：响应时间、吞吐量、并发数 2....

大模型服务监控体系构建：异常检测与告警机制 在大模型服务部署中，构建有效的监控体系是保障系统稳定性的关键。本文将分享一套可复现的监控框架设计思路。 核心监控维度 首先建立三大监控维度： 1. 性能指标 ：响应时间、吞吐量、并发数 2. 资源...

在大模型训练中，特征提取算法的计算效率直接影响模型训练速度和资源消耗。本文分享几种实用的优化策略。 1. 特征选择与降维 对于高维特征，优先使用方差阈值过滤： python from sklearn.feature selection im...

在大模型训练中，类别不平衡问题是特征工程中常见的挑战。当数据集中某些类别的样本数量远超其他类别时，模型容易产生偏差，对少数类的预测性能显著下降。 问题分析 类别不平衡会导致模型倾向于预测多数类，因为这样能获得更高的整体准确率。在实际应用中，...

在大模型微调过程中，训练不稳定是一个常见但棘手的问题。本文将从数据、模型结构和训练策略三个方面进行对比分析，并提供可复现的调试方法。 问题现象 训练过程中loss震荡剧烈，甚至出现nan值；验证集指标波动大，难以收敛。 原因分析 1. 学习...

在大模型推理场景中，性能优化是系统架构师必须面对的核心挑战。本文将通过实际测试对比CUDA原生推理与TensorRT加速的性能差异。 环境准备 GPU: NVIDIA A100 80GB CUDA版本: 11.8 TensorRT版本: 8...

大模型微调调优经验分享：从预训练到上线全过程 在大模型应用落地过程中，微调调优是关键环节。本文分享从预训练到上线的完整实践经验。 预训练阶段优化 首先确保数据质量，建议使用以下脚本进行数据清洗： python import pandas a...