标签：训练

2026-02-21andy阅读(18)评论(0)

如何处理 GPU 的 ECC 可修正错误：立即下线还是坚持到训练结束？ 背景 在深度学习集群中，GPU 显存错误（ECC Error）是运维和算法工程师经常面临的难题。当系统报出“可修正错误”（Correctable Error）时，你的训...

2026-02-17andy阅读(32)评论(0)

NVIDIA 的 Unified Memory (UM) 或称托管内存（Managed Memory），是 CUDA 6.0 引入的一项重要特性。它旨在通过提供一个统一的地址空间，让 CPU（Host）和 GPU（Device）可以共享数据...

2026-02-15andy阅读(32)评论(0)

如何使用TFX Data Validation (TFDV)确保AI训练管道的数据质量和一致性 在MLOps实践中，模型性能的衰退往往不是因为模型算法本身，而是因为数据质量或分布发生变化（数据漂移或模式偏差）。“脏数据”进入训练管道是致命的...

2026-02-14andy阅读(30)评论(0)

在深度学习模型训练过程中，Checkpoint（检查点）是至关重要的，它记录了模型权重、优化器状态、学习率调度器状态等，用于断点续训。面试官提出的“比特翻转”问题，指的是硬件故障（如内存、磁盘或传输中的电磁干扰）导致数据中的单个或多个位发生...

2026-02-11andy阅读(55)评论(0)

如何解决模型PTQ后在端侧精度断崖式下跌的问题：详解PTQ与QAT量化技术 随着AI模型部署到手机、IoT设备等端侧硬件的需求日益增加，模型量化（Quantization）成为了提升推理速度和减少内存占用的关键技术。然而，许多开发者发现，在...

2026-02-09andy阅读(49)评论(0)

深度学习模型训练过程中，如果发现训练损失（Loss）突然飙升并变为NaN（Not a Number），通常标志着梯度爆炸或数值溢出。虽然直接的数值问题需要ML工程师从模型结构、学习率、或数据预处理层面解决，但作为Infra（基础设施）工程师...

2026-02-09andy阅读(50)评论(0)

引言 在训练大型深度学习模型时，显存（VRAM）往往是最大的瓶颈之一。TensorFlow 2.x 引入了强大的混合精度训练（Mixed Precision Training）功能，允许我们在不牺牲模型精度的情况下，大幅减少显存占用并提高训...

2026-02-08andy阅读(74)评论(0)

训练大型语言模型（LLM）是计算密集型任务，其成本往往以GPU-Hours（GPU小时数）来衡量。准确估算这一指标，是项目规划和预算控制的关键。本文将基于LLM训练的算力基础公式（Chinchilla Scaling Laws），提供一个实...

2026-02-05andy阅读(51)评论(0)

在进行大规模深度学习训练时，数据预处理（例如图像解码、复杂的几何变换、特征提取）往往是整个训练流程中的性能瓶颈。尤其在分布式训练和多轮迭代（多Epoch）场景下，这些耗时的预处理步骤会被重复执行，造成巨大的计算浪费，并拖慢训练启动速度。 T...

2026-02-05andy阅读(54)评论(0)

在大型分布式训练集群中，硬件故障是不可避免的。当一台机器的网卡（NIC）突然损坏时，这意味着该节点将无法参与通信，这对于依赖高效同步的分布式训练（如PyTorch DDP或TensorFlow MirroredStrategy）来说是致命的...