从v5到v6：React Router部署策略重构踩坑 最近项目组决定将React Router从v5升级到v6，原本以为只是简单的版本升级，结果却踩了不少坑。记录一下这次升级过程中的关键问题和解决方案。 升级前的准备 首先，我们使用 np...

特征工程中数据预处理标准化流程 在大模型训练过程中，特征工程是决定模型性能的关键环节。本文将详细介绍数据预处理的标准化流程，帮助数据科学家构建高质量的特征集。 1. 数据清洗与缺失值处理 python import pandas as pd...

开源大模型安全基线构建实践 在大模型部署过程中，构建完善的安全基线是保障系统安全的重要环节。本文将介绍如何为开源大模型构建基础安全配置。 基线核心要素 1. 访问控制基线 bash 设置最小权限原则 sudo usermod aG dock...

Ubuntu服务器安全配置：通过内核参数增强系统抗攻击能力 在Linux系统安全防护中，内核参数调优是构建安全基线的重要环节。本文将分享几个在生产环境中验证过的安全配置案例。 1. 禁用不必要的内核模块 bash 查看当前加载的模块 lsm...

Prometheus监控指标采集优化实践 在机器学习模型运行时监控中，Prometheus作为核心监控工具，其指标采集效率直接影响系统性能。本文将分享具体的优化方案。 核心监控指标配置 首先，针对模型推理延迟设置关键指标： yaml pro...

对比评测：不同推理引擎的资源占用 在大模型微服务化改造过程中，选择合适的推理引擎是关键环节。本文将对比几种主流推理引擎在相同负载下的资源占用情况，为DevOps工程师提供实践参考。 测试环境配置 服务器配置：Intel Xeon E5 26...

在大规模分布式训练中，容错机制的设计直接关系到训练的稳定性和效率。本文通过对比不同容错策略在实际训练中的表现，分享了一些实用的调优经验。 传统容错vs现代容错 早期的分布式训练多采用简单的重启机制，当节点失败时直接重新启动整个训练任务。这种...

GPU集群节点间通信协议优化 在分布式训练中，节点间的通信开销往往成为性能瓶颈。本文将重点介绍如何通过优化通信协议来提升多机多卡训练效率。 1. 理论基础 现代分布式训练框架通常使用NCCL作为底层通信库，其支持多种通信模式： AllRed...

模型量化后性能恢复策略分析 踩坑实录 最近在对一个ResNet50模型进行量化优化时，发现量化后的模型推理速度虽有提升，但准确率下降了2.3%，这让我陷入了深思。 问题重现 使用PyTorch的torch.quantization模块进行量...

自动化特征工程平台构建指南：从需求到部署的全流程设计 在大模型训练中，高质量的特征工程是决定模型性能的关键因素。本文将围绕如何构建一个自动化特征工程平台，从需求分析到最终部署的全流程进行阐述。 1. 需求分析与架构设计 首先明确平台目标：支...