在大模型训练中，多源数据融合特征提取是提升模型性能的关键环节。本文将对比分析几种主流的融合方法，并提供可复现的实现步骤。 1. 基于统计特征的融合 这是最基础的方法，通过计算不同数据源的均值、方差等统计量来构建统一特征向量。 python ...

数据预处理中的常见陷阱及解决方案分享 在大模型训练过程中，数据预处理的质量直接影响模型性能。以下是几个常见陷阱及其解决方案。 1. 数据分布偏移问题 陷阱 ：训练集与测试集/线上数据分布不一致，导致模型泛化能力差。 解决方案 ： pytho...

基于Kubernetes的大模型服务运维 在大模型微服务化改造过程中，Kubernetes已成为主流的容器编排平台。本文将分享如何基于Kubernetes进行大模型服务的运维实践。 核心部署策略 首先创建Deployment配置文件： ya...

特征提取技术实践总结 在大模型训练过程中，特征提取是决定模型性能的关键环节。本文将对比几种主流的特征提取方法，并提供可复现的实践方案。 1. 传统特征提取方法 基于TF IDF的文本特征提取： python from sklearn.fea...

Transformer模型参数剪枝实践 在Transformer模型推理优化中，参数剪枝是一种有效的压缩方法。本文将通过具体案例展示如何对BERT模型进行剪枝。 剪枝原理 剪枝基于权重重要性评估，移除对模型输出影响最小的参数。对于Trans...

大模型微调训练踩坑记录：数据不平衡问题解决方案 最近在做大模型微调训练时遇到了严重的数据不平衡问题，特此记录一下踩坑过程和最终的解决方案。 问题描述 使用LLaMA2 7B模型进行指令微调时，发现训练过程中loss曲线极不稳定，且模型对少数...

大模型测试环境的资源调度 在开源大模型测试与质量保障社区中，我们经常面临测试环境资源调度的挑战。一个高效的大模型测试环境需要合理分配计算资源、内存和存储空间。 资源调度策略 1. 基于优先级的任务调度 yaml test scheduler...

AI模型漏洞修复验证记录 漏洞背景 在对BERT base模型进行对抗攻击测试时，发现模型在面对输入扰动后准确率下降超过15%。通过Fast Gradient Sign Method(FGSM)攻击，成功生成了对抗样本。 修复策略 采用 对...

LLM模型安全策略实施：对抗攻击防护实战 在大模型时代，AI模型面临多种对抗攻击威胁。本文通过对比实验验证几种核心防御策略的有效性。 对比实验设计 我们构建了包含5000个样本的测试集，分别对以下防御策略进行测试： 1. 输入过滤 （仅保留...

在多机多卡训练场景下，Horovod参数配置对性能影响显著。本文将通过实际案例对比不同配置参数的效果。 基础环境配置 使用4台机器，每台8卡GPU的集群进行实验。基础启动命令： bash horovodrun np 32 H host1:8...