在分布式大模型训练中，内存碎片化是影响训练效率的关键问题。本文分享几个实用的解决方法。 1. 动态内存分配策略 使用PyTorch的 torch.cuda.empty cache() 清理缓存，并结合 torch.cuda.memory s...

大模型微调时出现模型崩溃的详细分析过程 在大模型微调过程中，模型崩溃是一个常见但棘手的问题。本文将通过具体案例，系统性地分析导致模型崩溃的可能原因，并提供可复现的排查步骤与解决方案。 问题现象 模型在训练初期表现正常，但在几个epoch后开...

在大模型推理服务中，性能瓶颈的准确定位对于提升系统效率至关重要。本文将围绕CPU/GPU资源利用率监控方法展开，提供一套可复现的性能分析流程。 性能监控基础 首先，我们需要明确监控的核心指标： GPU利用率（Utilization） GPU...

多模态大模型部署中GPU资源分配策略踩坑实录 在多模态大模型（图像+文本）训练和部署过程中，GPU资源分配一直是核心难题。本文分享我们在实际项目中踩过的坑和最终的优化方案。 问题背景 我们构建了一个图像 文本联合检索系统，采用CLIP架构进...

在LLM微调工程化实践中，数据安全防护是不可忽视的重要环节。本文将重点介绍如何通过LoRA和Adapter微调方案构建隐私保护机制。 数据脱敏处理 首先，在数据预处理阶段引入数据脱敏层： python import re def sanit...

PyTorch模型量化精度测试数据可视化 在深度学习模型部署过程中，量化是提升推理效率的关键技术。本文通过实际案例展示如何对PyTorch模型进行量化并进行精度测试。 实验环境 PyTorch 2.0 ResNet50模型 ImageNet...

开源大模型安全漏洞检测工具实践分享 随着大模型应用的快速发展，其安全性问题日益凸显。本文将介绍一款开源的大模型安全漏洞检测工具—— llm security audit ，该工具专门用于识别大模型中的潜在安全风险。 工具特点 基于静态代码分...

量化感知训练在大模型上的应用 随着大模型参数规模不断增长，部署成本成为实际应用中的关键瓶颈。量化感知训练（Quantization Aware Training, QAT）作为一种有效的解决方案，在保持模型精度的同时显著降低计算和存储开销。...

Adapter微调中的模型验证技术 在LLM微调工程化实践中，Adapter微调作为一种高效的方法被广泛采用。本文将深入探讨Adapter微调中的模型验证技术，提供可复现的验证方案。 Adapter验证的核心指标 python import...

React Server Component开发规范踩坑记录 最近在项目中实践React Server Component，踩了不少坑，分享一下开发规范和最佳实践。 基础规范要求 首先，Server Component必须以 'use se...