在大模型训练中，缺失值处理是特征工程的关键环节。本文对比几种主流缺失值填充策略，并提供可复现的代码示例。 常见填充策略对比 1. 均值/中位数/众数填充 python import pandas as pd import numpy as ...

大模型训练前数据预处理流程设计与实现 在大模型训练中，数据预处理是决定模型性能的关键环节。本文将分享一套可复现的数据预处理流程设计。 核心流程设计 python import pandas as pd import numpy as np ...

量化模型测试自动化：构建CI/CD环境下的量化测试框架 在AI部署实践中，量化模型的可靠性验证是模型上线前的关键环节。本文将介绍如何在CI/CD环境中构建自动化的量化测试框架，确保量化后模型性能不下降。 自动化测试框架搭建 以TensorF...

PyTorch DDP训练启动参数优化 在多机多卡分布式训练中，PyTorch Distributed Data Parallel (DDP)的启动参数配置对训练性能影响巨大。本文将通过实际案例展示关键参数的优化方法。 核心优化参数 bas...

服务端组件异步任务调度策略 在React Server Component实践中，异步任务调度是性能优化的关键环节。本文分享几种有效的调度策略。 1. 基于useServer()的服务器端任务处理 javascript 'use serve...

前端架构设计：Server Components模式踩坑实录 最近在项目中尝试引入React Server Components，结果踩了不少坑，今天来分享一下我的踩坑经历。 初始配置 按照官方文档，我首先创建了 app 目录结构，并配置了...

文本数据预处理中的缓存策略踩坑记录 在大模型训练过程中，文本数据预处理是耗时最多的环节之一。最近在处理一个100万条文本的数据集时，发现重复预处理浪费了大量时间，于是尝试引入缓存机制。 问题重现 最初的做法是直接对原始数据进行逐条预处理： ...

大模型训练阶段的安全控制策略分析 在大模型训练过程中，对抗攻击防护是安全工程师必须关注的核心问题。本文通过实际实验验证几种有效的防御策略。 1. 梯度裁剪与噪声注入防御 我们对LLaMA 2模型进行了梯度裁剪实验，在训练过程中添加高斯噪声：...

LLM模型训练过程中的安全风险控制 风险识别与实验验证 在实际训练过程中，我们发现以下三个主要安全风险： 1. 数据投毒攻击 ：通过向训练数据中注入恶意样本，导致模型性能下降 2. 模型窃取攻击 ：利用查询接口提取模型参数信息 3. 后门攻...

跨节点训练同步机制踩坑记录 最近在优化多机多卡训练时，遇到了一个令人头疼的跨节点同步问题。项目使用PyTorch Distributed进行分布式训练，配置了8个节点，每个节点4张GPU。 问题现象 训练过程中发现，不同节点间的梯度同步异常...