视觉语言模型中的特征投影层设计 在视觉语言模型(VLM)中，特征投影层是连接视觉特征和语言特征的关键组件。本文将详细阐述如何设计一个高效的特征投影层。 数据处理流程 首先，从图像输入开始，通过CNN提取视觉特征，得到维度为[batch si...

模型服务网络带宽利用率监控方案 监控指标定义 核心指标： 入站带宽使用率 ：模型服务接收请求的网络流量占比 出站带宽使用率 ：模型返回结果的网络流量占比 总带宽利用率 ：入站+出站流量总和占带宽上限的比例 监控配置 yaml Prometh...

在大模型微调过程中，数据预处理是影响最终效果的关键环节。本文总结了在实际项目中遇到的几个典型坑点及解决方案。 1. 文本编码问题 使用 transformers 库时，遇到中文文本编码异常。通过显式指定tokenizer的 encoding...

混合精度训练配置参数详解 在大模型训练中，混合精度（Mixed Precision Training）是提升训练效率、降低显存占用的关键技术。本文将详细解析如何在主流框架中配置混合精度训练，并提供可复现的设置步骤。 什么是混合精度训练？ 混...

分布式训练中的资源调度算法优化经验 最近在参与一个大规模语言模型训练项目时，遇到了严重的资源调度问题。最初使用的默认调度器在多节点训练中表现不佳，导致GPU利用率波动极大，训练效率低下。 问题复现 我们使用PyTorch Lightning...

大语言模型对抗攻击防御能力的实证研究 随着大语言模型(LLM)广泛应用，其安全防护成为关键议题。本文通过构建对抗攻击实验环境，评估主流LLM的防御能力。 实验设计 我们使用HuggingFace Transformers库，基于Llama2...

TensorRT量化参数配置最佳实践 在AI模型部署过程中，TensorRT量化是实现模型轻量化的关键步骤。本文将分享实际项目中的量化配置经验。 基础量化配置 使用TensorRT 8.5版本进行INT8量化时，核心配置如下： python...

推理加速技术选型：从硬件到软件层面 在大模型推理场景下，加速技术选型需要综合考虑硬件和软件两个维度。本文将结合实际工程实践，提供可复现的优化方案。 硬件层面优化 GPU算力评估 首先需要明确目标硬件的算力，以A100为例： python i...

在大模型推理加速技术中，轻量级模型选型是成本与性能平衡的关键环节。本文对比几种主流轻量级模型架构的实现方案。 1. MobileNetV2 vs EfficientNet MobileNetV2采用深度可分离卷积，参数量减少约80%。使用T...

大模型训练中混合精度训练技巧 混合精度训练是大模型训练中的核心优化技术，能够显著提升训练效率并降低显存占用。本文将分享在实际项目中应用混合精度训练的实战经验。 核心原理 混合精度训练通过在不同计算阶段使用不同精度（FP32、FP16、BF1...