在多机分布式训练中，节点间通信优化是影响整体性能的关键因素。本文分享几个实用的调优经验。 1. 网络拓扑优化 首先检查节点间的网络连接质量。使用 ping 和 iperf3 测试带宽和延迟： bash 测试节点间带宽 iperf3 c <t...

在大规模模型训练中，内存峰值控制是每个高性能计算工程师必须面对的挑战。本文将从实际调优经验出发，对比几种主流方法的优劣。 方法一：梯度累积 vs 梯度检查点 梯度累积通过减少优化器更新频率来降低内存占用，但会增加训练时间。建议使用 grad...

微调过程中模型收敛性问题排查方法 在LLM微调工程化实践中，模型收敛性问题是常见的挑战。本文将分享一套系统性的排查方法。 常见收敛问题表现 损失值震荡或不下降 验证集性能停滞不前 训练过程出现NaN或inf值 排查步骤 1. 学习率检查 p...

在LLM微调工程化实践中，LoRA微调中的学习率warmup策略是影响模型收敛和最终效果的关键环节。本文将分享一个典型的踩坑经历及解决方案。 问题背景 在使用LoRA微调Qwen 7B模型时，我们发现即使采用了标准的线性warmup策略（如...

Transformer模型推理安全防护策略 在大模型推理过程中，安全防护是保障系统稳定性和数据隐私的关键环节。本文将从实际工程角度出发，介绍几种可复现的Transformer模型推理安全防护策略。 1. 输入合法性校验 首先需要对输入数据进...

TensorFlow Serving微服务的自动扩缩容配置方案 在构建TensorFlow Serving微服务时，自动扩缩容是保障服务稳定性和成本优化的关键环节。本文将结合Docker容器化和负载均衡配置，提供完整的自动扩缩容解决方案。 ...

图像文本对齐训练中的特征编码优化 在多模态大模型训练中，图像 文本对齐是关键挑战。本文分享一个可复现的特征编码优化方案。 数据预处理流程 首先需要构建图像 文本对数据集，使用以下代码进行标准化处理： python import torch ...

在分布式训练中，Horovod启动脚本的优化对训练性能有着直接影响。本文将分享几个关键的优化技巧。 1. 合理设置进程绑定 使用 mpi args 参数可以控制进程与CPU核心的绑定。例如： bash horovodrun np 8 mpi...

Adapter微调中的模型性能评估 在LLM微调工程化实践中，Adapter微调作为一种高效的参数高效微调方法，其性能评估至关重要。本文将详细介绍如何对Adapter微调后的模型进行系统性评估。 评估指标体系 核心评估指标包括： 下游任务准...

模型安全防护的多层架构设计 在大模型时代，安全防护需要构建多层防御体系。本文将从输入验证、访问控制、数据隔离和异常检测四个维度，分享一个可复现的安全防护架构设计。 核心防护层设计 1. 输入验证层 python import re def ...