在Linux系统安全运维中，内核调试环境的搭建是排查内核级漏洞和性能问题的关键能力。本文记录了在CentOS环境中配置内核调试工具时遇到的具体问题及解决方案。 首先，确保系统已安装必要的开发工具包： bash sudo yum groupi...

Horovod训练环境部署自动化工具 在分布式训练环境中，Horovod作为主流的分布式训练框架，其环境部署的复杂性直接影响着训练效率。本文将介绍如何通过自动化工具简化Horovod训练环境的部署流程。 环境准备与依赖安装 首先需要确保基础...

大模型测试中的模型验证踩坑记录 最近在参与开源大模型测试项目时，遇到了一个典型的模型验证问题。在使用Hugging Face Transformers库进行模型推理测试时，发现相同输入却得到不同输出的现象。 问题复现步骤 1. 准备测试环境...

Stable Diffusion微调中loss震荡问题解决方法 在Stable Diffusion模型微调过程中，loss震荡是一个常见但棘手的问题。本文将分享几种有效的解决方案。 问题现象 微调时loss曲线出现剧烈震荡，训练不稳定，甚至...

在大模型部署过程中，GPU内存泄漏是一个常见但复杂的问题。本文将从实际案例出发，系统性地分析GPU内存泄漏的根本原因，并提供可复现的排查方法。 问题现象 在使用PyTorch部署大型语言模型时，发现GPU显存使用量持续增长，即使模型推理已完...

多机训练环境稳定性测试：Horovod vs PyTorch Distributed对比 在大规模机器学习模型训练中，多机训练环境的稳定性直接影响训练效率和结果可靠性。本文通过实际测试对比了Horovod和PyTorch Distribut...

基于Consul的TensorFlow Serving服务发现机制 在TensorFlow Serving微服务架构中，服务发现是实现高可用性和动态扩缩容的关键环节。传统的硬编码IP方式已无法满足现代云原生应用的需求，本文将介绍如何利用Co...

在大模型训练过程中，数据处理的可扩展性直接影响到模型性能和训练效率。本文将分享构建可扩展数据处理服务的经验，重点介绍如何通过分布式处理和流水线设计提升数据工程能力。 核心挑战 传统单机数据处理面临内存限制和计算瓶颈，当面对TB级数据集时，必...

在多机分布式训练中，batch size的设置直接影响训练稳定性和收敛速度。通过实验发现，当batch size过大时，容易导致梯度更新不稳定，出现loss震荡甚至发散；而过小的batch size则会增加训练时间并影响模型性能。 实验环境...

大模型推理中的计算负载分析 在大模型推理过程中，计算负载的分析对于性能优化至关重要。本文将通过实际案例，分享如何使用PyTorch和NVIDIA的工具来分析模型推理时的计算负载。 背景 大模型（如BERT、GPT系列）在推理阶段通常会面临计...