在多机训练环境中，系统日志分析是性能优化的关键环节。通过深入分析Horovod和PyTorch Distributed的运行日志，我们可以识别出训练瓶颈并制定针对性优化策略。 日志收集与解析 首先，需要配置分布式训练框架的日志输出。对于Ho...

分布式训练中节点资源分配策略优化实践 最近在做大规模分布式训练时，踩了不少坑，分享一下节点资源分配的优化经验。 问题背景 在使用PyTorch Distributed Training训练一个10B参数模型时，发现训练效率极低。经过排查，主...

大规模训练中的梯度压缩算法性能评估报告 最近在优化一个100亿参数模型的分布式训练时，踩了梯度压缩的坑，特此记录。 背景 使用PyTorch Lightning + DeepSpeed进行训练，原始训练耗时约3.5小时/epoch。尝试引入...

LLM输入验证机制在对抗攻击下的表现分析 背景 在AI模型安全防护中，输入验证是第一道防线。本文通过实验验证不同输入验证机制在面对对抗攻击时的鲁棒性。 实验环境 模型：LLaMA 7B 攻击方法：PGD（Projected Gradient...

在分布式训练中，错误恢复机制是保障训练连续性的关键。本文将通过Horovod和PyTorch Distributed两种框架的配置案例，介绍如何实现有效的错误恢复。 Horovod错误恢复配置 使用Horovod时，可通过以下配置启用自动恢...

在大模型训练中，数据预处理的质量直接影响模型性能。本文分享一套基于性能监控的持续改进机制。 核心流程： 1. 数据质量评估 python import pandas as pd from sklearn.preprocessing impo...

大模型部署中的容器化安全加固方案 随着大模型在生产环境中的广泛应用，容器化部署已成为主流方案。本文将分享一套完整的容器化安全加固方案，帮助安全工程师提升大模型服务的安全性。 1. 基础镜像安全加固 bash 使用最小化基础镜像 FROM a...

在大模型推理过程中，批处理（Batching）是提升吞吐量的关键技术之一，但同时也可能引入额外的延迟。本文将深入分析批处理延迟，并提供可复现的优化方案。 延迟来源分析 批处理延迟主要来源于以下两个方面： 1. 等待填充 ：模型等待达到预设批...

Debian服务器安全配置：文件权限管理与用户访问控制 在Linux系统中，文件权限管理和用户访问控制是系统安全的基础。本文将通过具体案例演示如何在Debian服务器上实施有效的权限控制策略。 1. 文件权限基础设置 首先，针对关键系统目录...

模型推理时间异常波动的告警机制 在机器学习模型生产环境中，推理时间波动是影响系统稳定性的关键指标。本文将构建一套完整的推理时间监控与告警体系。 核心监控指标 推理时间指标收集 avg inference time: 平均推理时间(ms) p...