CVE 2021 38645修复后的内核崩溃问题复盘 近期在处理CVE 2021 38645漏洞修复时，遇到一个典型的内核崩溃问题。该漏洞涉及Linux内核中的内存管理子系统，主要影响x86 64架构下的内存映射操作。 问题现象 在应用官方...

在模型压缩与量化过程中，量化精度验证是确保压缩后模型满足业务需求的关键环节。本文将通过具体案例展示如何使用PyTorch和TensorRT进行量化精度验证。 1. PyTorch量化精度验证 python import torch impo...

在Spring Boot应用中集成Actuator进行系统监控是保障应用稳定性的重要手段。本文将分享一个实际踩坑经历，帮助大家避免常见配置误区。 问题背景 ：某项目使用Spring Boot 2.5版本，需要实现应用健康检查和监控指标收集。...

在大模型架构设计中，可扩展性验证是确保系统能够随着业务增长而平稳扩容的关键环节。本文将分享一套实用的可扩展性验证方法，帮助架构师在实际部署中识别潜在瓶颈。 验证方法论 可扩展性验证应遵循以下步骤： 1. 基准测试 ：使用标准数据集进行初始性...

基于PyTorch Lightning的分布式训练框架设计复盘 在大规模分布式训练场景下，我们基于PyTorch Lightning构建了一套可复用的训练框架。核心优化点包括： 1. 数据并行配置 ：通过 Trainer(strategy=...

大模型推理性能瓶颈定位与解决过程 在生产环境中部署大模型时，推理性能瓶颈往往成为系统效率的短板。本文通过一个实际案例，分享从问题发现到性能优化的完整过程。 问题现象 某金融风控系统使用Llama2 7B进行文本分类任务，平均延迟达到150m...

Adapter网络中Dropout参数设置问题记录 最近在做LLM微调项目时，遇到了一个很坑的问题：在使用Adapter微调方案时，发现模型训练效果不稳定，loss波动很大。经过深入排查，发现问题出在Dropout参数设置上。 问题现象 使...

Transformer模型推理优化案例 在实际应用中，Transformer模型的推理速度往往成为性能瓶颈。本文通过一个具体的优化案例，分享如何从量化、剪枝等角度提升模型推理效率。 案例背景 假设我们有一个BERT base模型，在CPU上...

大模型服务性能瓶颈识别技巧 在大模型微服务化改造过程中，性能瓶颈往往成为制约系统稳定性的关键因素。作为一名深耕DevOps领域的工程师，我最近在实践中总结了几套行之有效的性能瓶颈识别方法。 1. 基础监控指标追踪 首先建立基础监控体系： b...

大模型训练中的梯度累积技术实践 在大模型训练过程中，我们常常面临显存不足的问题。最近在部署LLaMA 2 70B模型时，遇到了显存瓶颈，通过引入梯度累积技术成功解决了这个问题。 问题背景 使用4张A100 80GB显卡训练时，单batch ...