开源大模型API访问控制踩坑记录 最近在研究开源大模型的安全机制时，发现API访问控制是一个容易被忽视但至关重要的环节。本文记录一次典型的访问控制漏洞测试过程。 漏洞发现过程 首先尝试使用以下Python代码进行基础的API访问测试： py...

Spring Boot健康检查指标采集优化踩坑记录 最近在为一个Spring Boot应用配置Actuator监控时，遇到了健康检查指标采集不完整的问题。分享一下踩坑过程和解决方案。 问题描述 使用默认配置的actuator，发现健康检查接...

LLM测试工具的集成效率优化：从手动到自动化实践 在开源大模型测试与质量保障社区中，我们经常遇到一个核心痛点：LLM测试工具的集成效率低下。本文将通过对比分析几种主流集成方案，分享可复现的优化策略。 问题背景 传统LLM测试通常需要手动配置...

大模型微调中的模型收敛性问题分析 在大模型微调实践中，模型收敛性是影响微调效果的关键因素。本文将从常见问题、诊断方法和优化策略三个方面进行深入分析。 常见收敛性问题 1. 梯度消失/爆炸 ：在深层网络中，梯度在反向传播过程中可能变得极小或极...

大模型微调中学习率调度策略踩坑指南 在大模型微调实践中，学习率调度器的选择和配置往往决定了训练效果的上限。本文将结合实际案例，分享一些常见陷阱和优化方法。 常见问题一：过早衰减导致收敛不充分 python from transformers...

在分布式训练中，数据并行效率优化是提升训练速度的关键。最近在使用Horovod进行多机训练时踩了不少坑，分享一下经验。 问题背景 最初配置了简单的Horovod训练脚本，但发现GPU利用率极低，训练速度远低于预期。经过排查，主要问题出在数据...

PyTorch DDP训练中性能瓶颈识别 在分布式训练中，PyTorch Distributed Data Parallel (DDP) 是常用的训练框架。然而，在实际应用中，性能瓶颈往往出现在数据加载、通信同步和梯度传输等环节。 常见性能...

基于Transformer结构的Adapter优化方案分享 最近在尝试用Adapter微调LLM时踩了不少坑，今天来分享一下我的实践过程。 问题背景 原本想用LoRA进行微调，但发现显存占用仍然较高。于是尝试了Adapter结构，效果确实不...

PyTorch混合精度训练实测：不同算子精度影响与优化 在实际项目中，我们对ResNet50模型在CIFAR 10数据集上的混合精度训练进行了系统性测试。测试环境为RTX 3090 GPU，PyTorch 2.0版本。 测试设置 pytho...

在Linux系统中，合理的用户权限分配是系统安全的基石。本文将通过具体案例对比不同权限控制策略的效果。 传统sudo配置 vs 基于角色的权限控制 传统环境中，管理员通常通过编辑/etc/sudoers文件添加用户权限： /etc/sudo...