如何通过 torch.save 的 _use_new_zipfile_format 选项优化大规模权重加载速度
在 AI 部署和推理加速的过程中,模型加载速度是影响启动时间和用户体验的关键因素之一。特别是对于拥有数千万甚至数十亿参数的大规模模型,例如大型语言模型(LLMs),加载 state_dict 往往需要大量时间。 本文将深入探讨 PyTorc...
在 AI 部署和推理加速的过程中,模型加载速度是影响启动时间和用户体验的关键因素之一。特别是对于拥有数千万甚至数十亿参数的大规模模型,例如大型语言模型(LLMs),加载 state_dict 往往需要大量时间。 本文将深入探讨 PyTorc...
对于运行在VPS或公有云虚拟机上的Java应用来说,理解JVM(Java虚拟机)如何管理类是优化性能和排查启动问题的关键。Java类的生命周期涉及五个核心阶段:加载、连接、初始化、使用和卸载。 本文将重点关注其中最关键且最易操作观察的阶段:...
在构建低延迟的AI推理服务,特别是依赖实时数据查询的RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统或特征存储(Feature Store)时,数据库的性能至关重要。当数据库(如PostgreSQL)经历重启(即冷...
在AI模型训练和部署环境中,内存(RAM)和显存(VRAM)的管理是性能优化和稳定性保障的关键。当系统出现性能下降、交换空间(Swap)使用过多,或者直接触发OOM(Out of Memory)错误时,首要任务是找到并分析占用系统内存最多的...
在深度学习模型训练中,GPU的计算速度远超CPU的数据准备和I/O速度。如果数据加载跟不上GPU的消费速度,就会出现“GPU饥饿”(GPU Starvation),导致GPU资源闲置,浪费了昂贵的计算时间。本文将深入探讨PyTorch中配置...