前端工程化：Server Component构建工具对比 随着React 18的发布，Server Components成为前端开发的新趋势。本文将对比几种主流构建工具在Server Component项目中的表现。 工具对比 Vite +...

特征工程数据质量保障：踩坑实录 在大模型训练过程中，特征工程的数据质量直接决定了模型效果。今天分享一个踩坑经历，希望能帮大家避免类似问题。 问题背景 最近在处理一个文本分类任务时，发现模型训练效果始终不理想。经过排查，问题出在特征提取环节。...

特征提取算法调优策略踩坑记录 最近在大模型训练中遇到特征提取效果不理想的问题，经过一周的调优终于找到突破口。分享一下踩坑心得。 问题背景 使用TF IDF+PCA降维的方式进行特征提取，但下游任务准确率始终无法提升。通过社区交流发现，可能是...

多GPU训练中内存管理策略分享 最近在优化一个分布式大模型训练项目时，踩了不少坑，今天总结一下多GPU训练中的内存管理经验。 问题背景 使用PyTorch DDP训练7B参数模型时，单卡显存占用超过24GB，即使开启了gradient ch...

安全运维指南：Linux内核中的特权提升漏洞防护机制 在Linux系统中，特权提升漏洞（Privilege Escalation）是安全防护的核心威胁之一。本文将结合实际案例，介绍如何通过内核配置和系统加固来有效防护此类漏洞。 1. 理解特...

基于FPGA加速的大模型推理架构设计 随着大模型推理需求的激增，传统CPU/GPU架构已难以满足低延迟、高吞吐的要求。本文将从实际部署角度，分享基于FPGA加速的大模型推理架构设计经验。 架构概览 我们采用NVIDIA Jetson AGX...

大模型训练中的梯度累积优化 在大模型训练过程中，我们常常会遇到显存不足的问题。尤其是在使用大规模模型时，单次前向后向计算所需的显存往往超出GPU的承载能力。 问题背景 我最近在训练一个7B参数的Transformer模型时，遇到了这个问题：...

在大模型推理过程中，批处理大小（batch size）的调整对性能和资源利用率有着显著影响。本文将通过对比实验，探讨不同batch size对推理效率的影响，并提供可复现的测试方法。 实验环境 模型：LLaMA 7B 硬件：NVIDIA R...

多模态模型部署中的负载均衡策略 在多模态大模型的实际部署中，负载均衡是确保系统稳定性和性能的关键环节。本文将从数据处理流程和模型融合方案两个维度，提供可复现的负载均衡实现方案。 数据处理流程 首先，构建双输入流水线：图像数据通过 PIL.I...

在Kubernetes集群中配置TensorFlow Serving负载均衡的实践 随着机器学习模型服务化需求的增长，如何在Kubernetes环境中高效部署和管理TensorFlow Serving服务成为关键挑战。本文将深入探讨基于Ku...