在大模型微服务架构中，监控平台的建设至关重要。本文将基于Prometheus构建一套完整的监控解决方案。 Prometheus监控架构 Prometheus作为CNCF毕业项目，天然支持微服务架构。我们采用以下部署结构： [应用服务] [P...

量化算法调优技巧：通过参数搜索找到最优量化配置的方法 在模型部署实践中，量化配置的调优是决定模型性能的关键环节。本文将分享一套可复现的量化参数搜索方法。 核心思路 采用网格搜索结合自动化评估的方式，系统性地探索量化配置空间。关键参数包括： ...

容器环境下的大模型服务性能调优 随着大模型服务的广泛应用，容器化部署已成为主流趋势。本文将分享在Kubernetes环境下对大模型服务进行性能调优的实战经验。 环境准备 yaml apiVersion: v1 kind: Pod metad...

多卡环境下模型加载与显存管理技巧 在大模型训练和推理过程中，多GPU环境下的显存管理是一个常见但棘手的问题。本文将分享几个实用的踩坑经验，帮助大家更好地管理和分配显存资源。 1. 使用 torch.nn.DataParallel 进行简单分...

INT8 vs FLOAT16 量化对比测试 测试环境 GPU: RTX 3090 CPU: Intel i7 12700K PyTorch版本: 2.0.1 模型: ResNet50 (预训练模型) 测试代码 python import ...

在LLM服务的资源使用优化中，我们经常面临模型推理时GPU内存占用过高、CPU负载不均等问题。本文将通过对比分析几种主流优化方法，帮助DevOps工程师更好地治理大模型微服务。 资源监控基础 首先，我们需要建立有效的监控体系。推荐使用Pro...

在微服务架构中，大模型服务发现是实现高效治理的关键环节。本文将结合DevOps实践，分享如何在实际项目中配置和优化大模型服务发现机制。 核心原理 大模型服务发现本质上是通过注册中心（如Consul、Eureka或Nacos）来维护服务实例的...

使用Docker Compose部署训练环境 在大模型训练过程中，环境配置的复杂性一直是工程师面临的主要挑战之一。为了提高开发效率并确保训练环境的一致性，使用Docker Compose来管理多容器应用是一种非常有效的方法。 为什么选择Do...

在LLM微调实践中，训练策略优化是决定模型效果的关键环节。本文将对比分析几种主流的LoRA和Adapter微调方案，提供可复现的实践路径。 LoRA vs Adapter 微调策略对比 LoRA方法 LoRA通过在预训练权重中添加低秩矩阵来...

LLM微调中的过拟合问题诊断与解决 在LLM微调过程中，过拟合是每个NLP开发者都会遇到的棘手问题。本文将结合实际踩坑经验，分享如何通过LoRA和Adapter方案有效诊断和解决过拟合问题。 问题现象 使用LoRA微调时，训练集loss持续...