大模型训练时出现训练崩溃的解决办法 在大模型微调和部署过程中，训练崩溃是一个常见但棘手的问题。本文将从常见原因和解决方案两个维度，提供可复现的排查路径和修复方法。 常见原因分析 1. 内存溢出（OOM） ：这是最常见原因，尤其是在使用大ba...

多模态大模型训练时的模型验证策略对比 在多模态大模型训练中，验证策略直接影响模型泛化能力。本文对比三种主流验证方法： 1. 交叉验证策略 python from sklearn.model selection import KFold im...

AI安全防护体系中异常访问监控机制测试 测试目标 构建基于行为分析的异常访问监控系统，识别潜在的对抗攻击行为。 实施步骤 1. 数据采集 ：使用以下Python脚本收集API访问日志 python import json import ti...

量化算法效率对比：不同量化算法在GPU上的性能表现 在AI模型部署实践中，量化技术是实现模型轻量化的关键手段。本文通过实验对比了主流量化算法在NVIDIA GPU上的性能表现。 实验环境 GPU: RTX 3090 (24GB VRAM) ...

量化模型安全性评估：低精度推理中的对抗样本攻击防御 在模型压缩实践中，我们近期在部署量化模型时发现一个严重问题：量化后的模型对对抗样本的防御能力显著下降。本文基于PyTorch和TensorFlow Lite进行量化实验，评估不同量化策略的...

在分布式大模型训练中，数据加载器的并发控制直接影响训练效率。本文分享几个关键调优技巧。 1. 设置合理的num workers 对于PyTorch的DataLoader，建议将num workers设置为GPU数量的2 4倍。例如： pyt...

在大模型推理服务中，容量规划和资源评估是确保系统稳定运行的关键环节。本文将从实际部署角度出发，对比几种主流的评估方法，并提供可复现的实践步骤。 一、容量规划的核心指标 容量规划主要关注以下指标： QPS（每秒查询数） ：单位时间内处理的请求...

分布式训练中的节点故障处理踩坑记录 最近在搞分布式训练时遇到了一个让人头疼的问题：训练过程中某个节点突然挂掉，导致整个训练任务中断。作为一名资深的AI工程师，我决定深入研究一下这个问题。 问题现象 在使用PyTorch Distribute...

系统管理员必知：Linux内核漏洞预警系统搭建方法 在Linux系统安全防护中，内核漏洞预警是首要防线。本文将介绍如何构建一个基于内核日志分析的漏洞预警系统，帮助系统管理员及时发现潜在威胁。 一、预警系统架构 该系统基于内核klogd和rs...

大模型防御体系中的特征选择方法研究 背景与问题 在大模型安全防护中，对抗攻击已成为主要威胁。本文通过实验验证不同特征选择方法对模型鲁棒性的提升效果。 实验设计 我们基于LLaMA 2模型，在对抗攻击场景下测试了以下特征选择方法： 1. 单变...