模型训练前数据清洗标准化流程 在大模型训练中，数据质量直接影响模型性能。本文将介绍一套标准化的数据清洗流程，适用于各类大模型训练场景。 1. 数据质量评估 首先进行基础数据质量检查： python import pandas as pd i...

LLM微调时数据增强策略效果评估 在大模型微调过程中，数据增强策略对模型性能提升具有重要意义。本文将从安全角度评估几种常见数据增强方法的效果。 数据增强策略对比 1. 同义词替换 python import random from tran...

在PyTorch分布式训练中，故障定位是性能优化的关键环节。本文将分享几种实用的故障诊断技巧。 1. 网络通信异常排查 当出现 NCCL 相关错误时，首先检查网络配置： python import torch.distributed as ...

在超大模型训练中，梯度压缩技术的应用效果究竟如何？本文将通过实际测试对比不同压缩策略的性能表现。 首先，我们使用PyTorch分布式训练框架，在8卡V100环境下对LLaMA 7B模型进行训练。基础设置为batch size=32，lear...

Horovod训练过程中的故障恢复机制 在分布式训练中，网络波动、硬件故障或资源竞争都可能导致训练中断。Horovod提供了多种故障恢复机制来保障训练的连续性。 1. 使用Horovod内置的检查点恢复 配置检查点恢复的关键参数： pyth...

基于Transformer的LoRA架构设计经验 在大语言模型微调实践中，LoRA（Low Rank Adaptation）作为一种高效的参数高效微调方法，已被广泛应用于各种NLP任务。本文将分享一个完整的LoRA架构设计方案及其具体实现。...

LLM微调对比实验：LoRA vs Adapter性能深度分析 在大语言模型定制化训练中，LoRA（Low Rank Adaptation）和Adapter两种微调方案因其高效性和低资源消耗而备受关注。本文将通过实际代码对比两者在相同任务下...

开源大模型质量评估框架：从理论到实践 在开源大模型快速发展的今天，如何构建一套科学的质量评估框架成为测试工程师面临的重要课题。本文将基于开源大模型测试与质量保障社区的实践经验，分享一个可复现的质量评估框架。 核心评估维度 我们提出的评估框架...

Horovod分布式训练性能瓶颈分析报告 在实际的分布式训练场景中，我们遇到了Horovod训练过程中明显的性能瓶颈问题。通过系统性排查和调优，总结出以下关键点。 瓶颈识别过程 首先使用 horovodrun dry run 进行参数验证，...

在LLM服务中，准确监控和统计模型资源使用情况对于优化性能、控制成本至关重要。本文将介绍如何通过Prometheus + Grafana搭建监控体系，并提供具体的指标收集脚本。 核心指标收集 首先需要收集以下关键指标： GPU内存使用率（m...