【赵渝强老师】Docker容器的资源管理机制
本文介绍了Linux CGroup技术及其在Docker资源管理中的应用。通过实例演示了如何利用CGroup限制应用程序的CPU、内存和I/O带宽使用,实现系统资源的精细化控制,帮助理解Docker底层资源限制机制。
《API网关在智能制造MES联动中的实战应用》
本文聚焦智能制造场景下设备与制造执行系统(MES)的API网关改造实践,针对车间设备(数控机床、传感器等)工业协议(Modbus、OPC UA)与MES标准化接口的协同痛点展开。作者摒弃通用网关架构,采用“设备接入层+指令转发层”设计,接入层部署车间本地,负责协议解析、抗干扰数据清洗与本地缓存;转发层对接MES,实现数据格式转换与指令反向适配,通过双链路保障传输稳定。创新“生产场景动态优先级调度”应对脉冲式流量,以“本地缓存+断点续传+指令确认”解决数据断层与指令丢失,构建“生产标签联动”监控体系实现故障快速溯源。
109_噪声鲁棒微调:对抗训练
在当今大语言模型(LLM)的广泛应用中,模型的鲁棒性问题日益凸显。对抗性攻击通过在输入中添加微小但精心设计的扰动,能够误导模型产生错误输出,这对依赖LLM的关键系统构成了严重威胁。噪声鲁棒微调作为提升模型抵抗对抗攻击能力的重要技术,正成为大模型安全性研究的核心方向之一。
143_成本优化:Spot实例与预留实例云资源节省计算详解与最佳实践
在云原生时代,成本优化已成为企业IT基础设施管理的核心挑战之一。随着AI和机器学习工作负载的激增,云资源成本占企业IT预算的比例持续上升,如何在保证服务质量的同时实现显著的成本节约,成为技术团队面临的紧迫问题。根据最新的Datadog云成本报告显示,截至2025年,平均有83%的容器支出被闲置资源浪费,而GPU实例支出在过去一年中增长了40%,已占计算成本的14%。在这样的背景下,深入理解和应用Spot实例和预留实例等成本优化策略,对于任何使用云服务的组织都具有重大的经济意义。
121_训练评估:困惑度分析 - 分析指标与下游任务关系
在大规模语言模型(LLM)的训练过程中,评估模型性能是一个至关重要但常被简化处理的环节。2025年的研究表明,仅依赖单一指标(如困惑度)来判断模型质量已经无法满足复杂应用场景的需求。困惑度作为语言模型训练中最核心的评估指标,其与下游任务表现之间的关系远比直觉更复杂。本文将深入剖析困惑度的数学原理、计算方法、优化策略,以及其与各类下游任务表现的相关性分析,为大规模语言模型的训练优化提供全面的技术指导。
122_集群管理:Slurm配置 - 优化大规模训练调度
在2025年,大规模语言模型(LLM)的训练已经进入到超大规模时代,模型参数量达到数千亿甚至万亿级别,训练过程需要动用数百甚至数千个GPU/TPU。在这种情况下,高效的集群管理系统成为训练成功的关键基础设施。Slurm(Simple Linux Utility for Resource Management)作为目前最流行的开源作业调度系统,广泛应用于科研机构和大型科技公司的超级计算集群中。
123_自监督任务变体:Causal LM详解 - GPT-style下一词预测机制与训练优化
2025年,自监督学习已成为大型语言模型(LLM)训练的核心范式,其中因果语言建模(Causal Language Modeling, CLM)作为GPT系列模型的基础训练目标,展现出了卓越的生成能力和下游任务迁移性能。与掩码语言建模(Masked Language Modeling, MLM)不同,因果语言建模专注于预测序列中的下一个词元,这种训练方式自然地适应了自回归生成的需求,为文本生成、对话系统等任务奠定了坚实基础。
90_推理优化:性能调优技术
随着大型语言模型(LLM)规模的不断扩大和应用场景的日益复杂,推理性能已成为制约模型实际部署和应用的关键因素。尽管大模型在各项任务上展现出了令人惊艳的能力,但其庞大的参数量和计算需求也带来了严峻的性能挑战。在资源受限的环境中,如何在保持模型效果的同时,最大化推理性能,成为了研究人员和工程师们亟待解决的核心问题。