文本数据预处理流程设计与实现 在大模型训练中，文本数据预处理是决定模型性能的关键环节。本文将分享一套完整的文本预处理流程设计。 核心预处理步骤 1. 文本清洗 ：去除HTML标签、特殊字符，统一编码格式 python import re i...

微服务容错机制实践：从Hystrix到Resilience4j的对比评测 在构建机器学习模型监控平台时，微服务容错机制是保障系统稳定性的核心组件。本文基于DevOps实践，对比分析两种主流容错框架的配置方案。 Hystrix配置方案 yam...

在分布式训练中，GPU资源调度算法直接影响训练效率。最近在优化PyTorch Distributed训练时遇到了一个典型的坑：GPU显存分配不均导致训练卡顿。 问题场景 ：使用4台机器，每台8卡A100进行分布式训练，初始配置为 torch...

大模型训练数据的安全访问控制踩坑记录 最近在研究大模型训练数据的安全访问控制问题，发现了很多值得分享的坑点。 问题背景 在某开源大模型项目中，我们发现训练数据存在访问控制漏洞。通过分析发现，系统默认将所有训练数据目录设置为全局可读权限，这可...

在LLaMA模型微调过程中，batch size的设置直接影响显存占用，是影响训练效率的关键因素。本文将通过实际测试分析不同batch size下的显存变化，并提供可复现的优化方案。 显存消耗分析 根据PyTorch官方文档和实际测试，显存...

在开源大模型微调后，性能测试是确保模型质量的关键环节。本文将分享一套完整的微调后模型性能测试方法论，帮助ML工程师在生产环境中有效评估模型表现。 测试框架搭建 首先，我们需要构建一个标准化的测试环境。使用HuggingFace Transf...

在LLM微调工程化实践中，GPU资源调度优化是提升训练效率的关键环节。本文将基于LoRA和Adapter微调方案，提供可复现的GPU资源调度优化方法。 1. 资源分配策略 使用 accelerate 框架进行多GPU调度： bash acc...

在大模型部署环境中，资源利用率监控是确保系统稳定性和成本控制的关键环节。本文将分享一套完整的LLM部署监控方案。 监控指标体系 核心监控指标包括：CPU使用率、内存占用、GPU显存使用、网络IO、磁盘IO等。对于大模型推理场景，还需重点关注...

在大模型部署过程中，性能基准测试是确保系统稳定性和优化效率的关键环节。本文将介绍一套完整的性能基准测试方法，帮助AI工程师和研究者有效评估模型推理性能。 基准测试核心指标 首先明确关键性能指标： 吞吐量（Throughput） ：单位时间内...

多模态模型训练中的数据清洗技巧 在多模态大模型训练中，数据质量直接影响模型性能。本文将分享几种实用的数据清洗技巧，帮助构建高质量的多模态训练集。 1. 跨模态一致性检查 首先需要确保图像 文本对的一致性： python import cv2...