在模型压缩与量化过程中，数据泄露风险已成为AI部署的核心安全挑战。本文将深入探讨量化安全机制的构建方案。 量化安全威胁分析 量化过程中的权重和激活值被映射到低比特表示，这使得攻击者可能通过分析量化后的梯度或中间输出推断原始模型参数。特别是非...

量化模型部署对比：TensorRT vs ONNX Runtime性能分析 在AI模型部署实践中，量化技术已成为模型轻量化的核心手段。本文基于实际项目经验，对比TensorRT和ONNX Runtime在量化模型部署中的表现。 测试环境与工...

Horovod训练资源管理最佳实践 在多机多卡分布式训练中，合理的资源管理是性能优化的关键。本文将分享Horovod训练中的资源管理最佳实践。 核心配置参数 首先，需要合理设置以下关键参数： bash 设置GPU数量 export HORO...

在大模型训练中，数据分布异常检测是特征工程的关键环节。本文将对比几种主流的异常检测方法，并提供可复现的实现方案。 1. 基于统计学的方法 使用Z Score检测异常值是最基础的方法。对于特征X，计算其均值μ和标准差σ，当|z score| ...

在大模型部署阶段，数据验证是确保模型性能稳定的关键环节。本文将分享几种实用的模型部署数据验证方法。 1. 数据分布一致性检验 首先需要验证部署数据与训练数据的分布是否一致： python import numpy as np from sc...

最近在做大规模分布式训练时，踩了一个关于异步梯度更新稳定性的重要坑。项目使用PyTorch DDP + Adam优化器，在16卡GPU上训练一个视觉Transformer模型。 问题现象 ：训练初期loss波动极大，甚至出现nan值，而相同...

LLM微调流程优化：提高开发效率的关键节点 在LLM微调工程化实践中，我们常常陷入重复造轮子的困境。本文分享几个关键优化点，帮你提升开发效率。 1. 数据预处理自动化 python import pandas as pd from data...

大模型服务的负载压力测试：从理论到实践 在大模型服务部署中，负载压力测试是确保系统稳定性和性能的关键环节。本文将结合实际部署经验，分享一套可复现的压力测试方案。 测试目标 通过模拟真实业务场景下的并发请求，评估大模型服务的吞吐量、响应时间和...

大模型推理时GPU内存溢出问题排查与优化 在大模型推理过程中，GPU内存溢出是一个常见但复杂的问题。本文将分享一套系统性的排查与优化方法。 问题现象 当使用大模型进行推理时，出现 CUDA out of memory 错误，通常发生在模型加...

大语言模型安全防护体系性能基准 基准测试概述 为评估大语言模型的安全防护能力，我们构建了包含5种典型攻击类型的基准测试集：对抗性文本攻击、输入注入攻击、推理路径攻击和模型逆向攻击。测试基于Llama2 7B模型进行。 防御策略与实验验证 1...