v6版本升级后路由组件卸载异常的排查记录 在将项目从React Router v5升级到v6的过程中，我们遇到了一个令人困惑的问题：路由组件在切换时出现了异常的卸载行为。本文将详细记录这个问题的排查过程。 问题现象 升级后，当用户在不同路由...

作为一名系统管理员，在日常运维中经常遇到性能瓶颈和安全风险并存的情况。今天分享几个实际踩坑经验，帮助大家通过内核参数调优来提升系统性能与安全性。 1. TCP连接优化 避免连接队列溢出 在高并发场景下，我们曾遇到大量TIME WAIT连接导...

大模型服务安全防护体系构建踩坑记录 最近在为公司大模型微服务架构搭建安全防护体系，踩了不少坑，记录一下。 问题背景 我们的大模型服务采用微服务架构部署，面临API滥用、数据泄露等风险。按照社区要求，需要建立完整的安全防护体系。 核心防护措施...

基于量化压缩的大模型推理优化技术 在大模型推理场景中，计算资源和内存开销是制约性能的关键因素。本文将分享一种基于量化压缩的优化方案，通过实际部署经验总结出可复现的技术路径。 量化原理与实践 量化压缩主要通过降低模型参数精度来减少存储空间和计...

在分布式大模型训练中，批处理大小（batch size）对训练速度的影响往往被低估。本文通过对比实验，深入分析了不同batch size设置对训练性能的具体影响。 实验环境 模型：BERT base 数据集：Wikipedia 2023 硬...

大模型训练时出现死锁问题的排查思路 在大模型微调过程中，死锁是常见的生产环境问题。本文将结合实际案例，分享排查思路和解决方案。 常见死锁场景 1. 分布式训练中的通信死锁 ：多GPU间梯度同步阻塞 2. 数据加载死锁 ：DataLoader...

在开源大模型微调过程中，显存管理是决定训练能否顺利进行的关键因素。本文将分享几个实用的显存优化技巧，帮助ML工程师在有限硬件资源下高效完成模型微调。 1. 梯度检查点（Gradient Checkpointing） 这是最有效的显存节省方法...

多任务学习中损失权重设置踩坑记录 在大语言模型的多任务微调实践中，我们遇到了一个典型的损失权重设置问题。以LoRA微调为例，在同时训练多个下游任务时，不同任务的损失值差异巨大，导致模型倾向于优先优化损失较大的任务。 问题复现步骤： 1. 准...

在大语言模型微调工程化实践中，Adapter模块与主干网络的融合是提升模型适应性的关键环节。本文将深入探讨两种主流融合方法：参数高效微调的Adapter模块设计与主干网络的集成方式。 Adapter模块设计 Adapter模块通常以轻量级全...

工具使用指南：提升微调效率的8个实用脚本 在大语言模型微调工程化实践中，高效的工具链是提升开发效率的关键。本文将分享8个可复现的实用脚本，专为LoRA和Adapter微调方案设计。 1. 数据预处理脚本 bash python prepro...