142_故障容错：冗余与回滚机制 - 配置多副本的独特健康检查
在大语言模型（LLM）的生产环境部署中，系统的可靠性和稳定性至关重要。随着LLM应用场景的不断扩展，从简单的文本生成到复杂的多模态交互，用户对服务可用性和响应质量的要求也日益提高。据2025年最新的AI服务可用性报告显示，顶级AI服务提供商的SLA（服务级别协议）承诺已达到99.99%，这意味着每年的计划外停机时间不得超过52.56分钟。
118_LLM模型量化与压缩：从理论到2025年实践技术详解
大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了前所未有的成功，但模型规模的快速增长带来了巨大的计算和存储挑战。一个典型的大型语言模型（如GPT-4或LLaMA 3）可能包含数千亿甚至万亿参数，需要数百GB甚至TB级的存储空间，并且在推理时需要大量的计算资源。这种规模使得这些模型难以在边缘设备、移动设备甚至资源有限的云服务器上部署和使用。
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。
140_异步推理：队列管理框架 - 使用Celery处理高并发请求的独特设计
在大型语言模型(LLM)部署的实际场景中，推理服务的并发处理能力直接影响用户体验和系统稳定性。随着LLM应用的普及，如何高效处理大量并发请求成为部署优化中的关键挑战。传统的同步请求处理方式在面对突发流量时容易导致系统过载，响应延迟增加，甚至服务崩溃。异步推理通过引入队列管理机制，能够有效缓冲请求峰值，平滑系统负载，提高资源利用率，从而为LLM服务提供更稳定、更高效的并发处理能力。
117_LLM训练的高效分布式策略：从数据并行到ZeRO优化
在2025年，大型语言模型（LLM）的规模已经达到了数千亿甚至数万亿参数，训练这样的庞然大物需要先进的分布式训练技术支持。本文将深入探讨LLM训练中的高效分布式策略，从基础的数据并行到最先进的ZeRO优化技术，为读者提供全面且实用的技术指南。
114_预训练：Masked LM优化与动态掩码效率深度解析
在大型语言模型（LLM）的预训练阶段，训练目标函数的设计直接影响模型的学习效率和最终性能。Masked Language Modeling（MLM）作为BERT等模型采用的核心预训练任务，通过随机掩盖文本中的部分token并让模型预测这些被掩盖的token，有效地训练了模型的双向表示能力。然而，传统的静态掩码策略存在重复率高、训练效率低等问题。动态掩码技术的引入显著提升了预训练效率和模型性能。本文将全面探讨MLM优化策略，深入推导动态掩码的效率提升原理，并介绍2025年最新的MLM优化技术，为高效预训练LLM提供理论和实践指导。
