大模型推理性能测试工具使用心得 在大模型安全与隐私保护领域，推理性能测试是评估模型实际应用能力的重要环节。本文分享一套可复现的性能测试方案，帮助安全工程师更好地评估大模型推理效率。 测试环境准备 bash pip install torch...

开源大模型安全防护机制设计经验 在开源大模型的安全防护体系中，我们应当重点关注数据隐私保护和访问控制两个核心维度。本文分享一些可复现的安全防护机制设计经验。 数据脱敏与隐私保护 首先，建立数据预处理管道是关键。通过以下Python代码实现敏...

在大模型训练过程中，数据加载效率直接影响训练速度和资源利用率。本文将对比几种主流的数据加载优化技巧。 问题分析 传统数据加载方式存在I/O瓶颈，特别是在处理大规模数据集时，磁盘读取成为性能瓶颈。通过分析发现，数据加载时间占整个训练周期的30...

在大模型微调过程中，学习率动态调整策略对模型收敛性和最终性能具有重要影响。本文将对比分析几种主流的动态学习率调整方法，并提供可复现的安全测试工具。 常见动态学习率策略 1. Step Decay（步长衰减） 这是一种简单有效的策略，在固定训...

大模型推理阶段模型输出质量提升踩坑记录 最近在参与一个大模型安全项目时，遇到了推理阶段输出质量不稳定的问题。经过一番排查和优化，分享一些实用的改进方法。 问题描述 在使用LLaMA 2模型进行文本生成时，发现相同输入在不同运行环境下输出差异...

开源大模型部署性能调优实践总结 随着大模型在各行业的广泛应用，其部署性能优化成为安全工程师关注的重点。本文基于开源大模型部署环境，分享实际调优经验。 环境准备 bash 检查硬件资源 nvidia smi 安装依赖包 pip install...

LLM训练时GPU资源利用率低下的优化 在大模型训练过程中，GPU资源利用率低下是常见问题，严重影响训练效率。本文分享几种实用的优化方法。 问题分析 GPU利用率低通常由以下原因造成： 1. 数据加载瓶颈 2. 训练框架并行度不足 3. 内...

LLM微调阶段模型过拟合预防措施 在大模型微调过程中，过拟合是一个常见且严重的问题。本文将分享几个实用的预防措施和可复现的测试方法。 1. 数据增强技术 通过数据增强可以有效增加训练样本的多样性。使用以下Python代码进行文本增强： py...

大模型推理中缓存预热效果评估 在大模型推理场景下，缓存预热策略对系统性能影响显著。本文通过实际测试验证不同预热策略的效果。 测试环境 模型：LLaMA 7B 硬件：NVIDIA A100 80GB 软件：PyTorch 2.0, Trans...

开源大模型训练环境配置踩坑指南 在参与开源大模型安全研究时，配置训练环境是第一步，但往往充满陷阱。以下是我在配置过程中遇到的典型问题及解决方案。 环境搭建常见问题 1. CUDA版本兼容性问题 bash 检查CUDA版本 nvcc vers...