汤不热吧

2026-02-01andy阅读(30)评论(0)

如何使用 PyTorch FSDP 解决超大模型单卡显存不足问题 随着大语言模型（LLM）的参数量突破百亿甚至万亿级别，传统的分布式训练方案（如DDP，数据并行）已经无法满足需求，因为DDP要求每张GPU都复制完整的模型权重、梯度和优化器状...

2026-02-01andy阅读(51)评论(0)

在深度学习的训练过程中，Batch Size（批次大小）是一个至关重要的超参数。通常情况下，更大的 Batch Size 能够提供更准确的梯度估计，有助于模型收敛到更优的解。然而，当模型参数量巨大或输入数据维度极高时，有限的显存（VRAM）...

2026-02-01andy阅读(44)评论(0)

在汽车智能座舱环境中，部署多模态大模型（如处理语音、视觉和文本的VLM/LLM）是提升用户体验的关键。然而，座舱系统通常对硬件资源（尤其是GPU/NPU的显存）具有严格的限制。当用户进行长时间的连续对话时，大模型用于存储历史信息的KV Ca...

2026-02-01andy阅读(42)评论(0)

如何使用特征扰动法为黑箱LLM生成高可信度的可解释性报告 随着GPT-4、Claude等大型语言模型成为主流，它们在生产环境中的应用日益广泛。然而，这些模型通常作为黑箱（Black-Box）服务通过API提供，我们无法访问其权重或梯度，这使...

2026-02-01andy阅读(45)评论(0)

在Python中，当我们使用multiprocessing模块实现并发时，与多线程（threading）不同，子进程拥有独立的内存空间。这意味着父进程中定义的普通变量（如列表、字典、普通对象实例）不会自动且安全地在子进程间共享。如果尝试直接...

2026-02-01andy阅读(46)评论(0)

作为Python异步编程（尤其是asyncio）的核心，yield from和await都用于暂停当前函数的执行并委托给另一个操作。然而，它们在控制流的本质和设计目标上存在显著差异。理解这些差异对于掌握现代Python异步模型至关重要。 1...

2026-01-31andy阅读(39)评论(0)

在 Kubernetes (K8s) 的日常运维中，CrashLoopBackOff 是最常见也是最令人困扰的 Pod 状态之一。它意味着你的容器启动了，运行了一段时间后退出（崩溃），然后 K8s 尝试根据其重启策略重新启动它，并应用指数退...

2026-01-31andy阅读(38)评论(0)

为什么 ZeRO-3 能让单卡跑起“塞不下”的模型？ 随着大语言模型（LLM）的尺寸不断膨胀，GPU的显存往往成为训练过程中的最大瓶颈。一个1750亿参数的模型（如GPT-3），即使使用混合精度（FP16/BF16），仅参数、梯度和优化器状...

2026-01-31andy阅读(41)评论(0)

在现代DevOps实践中，应用的零停机部署（Zero-Downtime Deployment）是衡量部署流程成熟度的关键指标。Kubernetes（K8s）的Deployment资源提供了强大的内置机制，用于管理应用的滚动更新（Rollin...

2026-01-31andy阅读(50)评论(0)

在训练大规模深度学习模型（特别是LLMs）时，单块GPU的计算能力和内存往往无法满足需求。分布式训练是解决这一问题的核心手段。面试中，区分数据并行（DP）、模型并行（MP/TP）和流水线并行（PP）及其切分依据，是考察候选人分布式系统理解能...