CVE 2020 13469漏洞分析与复现 CVE 2020 13469是一个存在于Linux内核中的权限提升漏洞，影响了多个版本的内核。该漏洞源于内核中 do sys finit module 函数在处理模块初始化时的不安全操作。 漏洞原...

在现代React应用开发中，服务端渲染(SSR)与静态站点生成器(SSG)的选择直接影响应用性能。本文通过实际代码对比两种方案的实现方式和性能表现。 SSR实现示例 首先创建一个React Server Component: javascr...

在多模态大模型设计中，特征金字塔构建是实现跨模态对齐的关键环节。本文将详细介绍一个可复现的特征金字塔构建方案。 数据预处理流程 1. 图像数据：使用ResNet 50提取图像特征，通过全局平均池化获得768维特征向量 2. 文本数据：采用B...

微调架构设计：构建支持多任务学习的LoRA框架 在大语言模型微调工程化实践中，LoRA（Low Rank Adaptation）因其参数效率高、易于部署的特点，成为主流方案。本文将介绍如何构建一个支持多任务学习的LoRA框架。 核心架构设计...

PyTorch训练加速技巧：梯度累积与批处理优化 在PyTorch深度学习项目中，训练效率直接关系到模型迭代速度。本文将通过具体示例展示如何利用梯度累积和批处理优化来提升训练性能。 梯度累积实现 对于显存受限的场景，梯度累积是一种有效的解决...

开源大模型测试的自动化报告 在开源大模型测试领域，自动化测试是保障模型质量的核心手段。本文将介绍一套完整的自动化测试流程，帮助测试工程师快速构建高质量的测试环境。 核心测试框架 我们推荐使用 pytest + unittest 的组合方式，...

在分布式大模型训练中，混合精度训练（Mixed Precision Training）已成为提升训练效率的关键技术。然而，其收敛性问题往往被忽视，导致实际训练效果不达预期。 收敛性问题表现 在实际调优过程中，我们观察到混合精度训练中存在显著...

PyTorch Lightning分布式训练中的数据预处理优化经验 最近在用PyTorch Lightning做分布式训练时，踩了不少坑，特别想分享一下数据预处理这块的调优心得。 问题背景 我们训练一个大规模图像分类模型，使用了Lightn...

大模型训练过程中的梯度差分隐私保护 在大模型训练中，梯度差分隐私（Gradient Differential Privacy）作为一种重要的隐私保护机制，能够在保证模型训练效果的同时，有效防止敏感信息泄露。本文将介绍其原理、实现方法，并提供...

训练过程中的模型保存策略 在大模型训练过程中，模型保存策略直接关系到训练效率和结果可靠性。我曾经在一次长达数周的训练中因为保存策略不当导致前功尽弃。 常见问题 保存频率过高 ：每epoch都保存会导致磁盘空间快速耗尽 保存时机错误 ：只保存...