在Ubuntu服务器环境中，firewalld作为默认的防火墙管理工具，为系统提供了灵活的网络访问控制能力。本文将通过具体案例展示如何配置firewalld来实现安全的网络访问控制。 首先，确保firewalld服务已安装并启用： bash...

开源大模型测试报告撰写指南 作为开源大模型测试与质量保障社区的一员，我们深知一份高质量的测试报告对于推动模型迭代和质量提升的重要性。本文将分享一些实用的测试报告撰写经验，并提供可复现的测试步骤。 测试环境搭建 首先，确保测试环境的一致性。以...

数据预处理阶段的容灾备份机制 在大模型训练的数据工程实践中，数据预处理阶段的容灾备份是保障项目稳定性的关键环节。本文将分享一套可复现的备份策略，确保数据在清洗、转换过程中的安全性和可恢复性。 核心思想 采用增量备份与快照结合的方式，在关键节...

在大模型训练中，文本数据预处理的编码统一是确保数据质量的关键步骤。本文将分享如何通过Python实现高效的编码统一处理。 问题背景 在收集网络文本数据时，经常会遇到不同来源的数据使用不同的编码格式（如UTF 8、GBK、Latin 1等），...

多GPU内存分配策略调优踩坑记录 最近在优化PyTorch分布式训练时，遇到了一个经典的多GPU内存分配问题。项目使用Horovod进行多机多卡训练，但在训练过程中频繁出现CUDA out of memory错误。 问题现象 使用4卡GPU...

大模型推理中的吞吐量提升策略 在大模型推理场景中，吞吐量优化是系统架构设计的核心挑战。本文分享一个可复现的优化方案：通过混合精度推理与批处理优化实现性能提升。 核心思路 采用TensorRT + ONNX Runtime的组合方案，在保持模...

特征工程中的特征组合策略分析 在大模型训练过程中，特征工程扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨特征组合策略，对比不同方法在实际应用中的表现。 常见特征组合方法 1. 多项式特征组合 这是最基础的特征组合方式，通过计算特征间的乘积来生成新特征...

大模型安全测试环境搭建踩坑实录 作为一名安全工程师，在AI时代必须掌握大模型防护能力。最近在搭建测试环境时踩了几个大坑，记录下来给同行参考。 环境准备阶段 我使用了NVIDIA A100 80GB GPU + Ubuntu 20.04系统。...

PyTorch模型部署性能测试：生产环境可靠性评估报告 测试背景 在生产环境中，PyTorch模型的部署性能直接影响用户体验和系统资源利用率。本报告基于实际部署场景，通过具体测试验证模型在不同配置下的表现。 测试环境 GPU: NVIDIA...

深度学习训练调优：PyTorch混合精度训练参数设置指南 在PyTorch中进行混合精度训练（Mixed Precision Training）是提升训练效率的重要手段。本文将通过具体代码示例，对比不同参数设置下的性能表现。 基准模型与数据...