在大模型训练过程中，数据清洗效率直接影响模型训练效果和时间成本。本文分享几种提升数据清洗效率的实用策略。 1. 并行化数据清洗管道 使用Dask或Ray框架实现并行数据处理，将数据分块并行清洗。例如： python import dask....

多模态模型训练中的梯度累积 在多模态大模型训练中，梯度累积是优化计算资源、提升训练效率的关键技术。当单个batch size受限于显存时，我们可以通过梯度累积来模拟更大的batch size。 核心原理 假设GPU显存限制只能处理batch...

开源大模型测试框架搭建经验 在开源大模型测试领域，构建一个高效、可靠的测试框架是保障模型质量的关键。本文将从实际操作角度出发，分享一套可复现的测试框架搭建方案。 测试框架选型 我们选择基于Python的pytest作为主测试框架，配合uni...

特征提取中的数据去重策略 在大模型训练过程中，数据去重是特征工程中不可忽视的重要环节。最近在处理一个大规模文本数据集时，我踩了一个典型的坑——简单使用哈希去重导致了严重的数据偏差。 问题复现 最初我采用了最简单的方案： python imp...

分布式训练中训练稳定性调优经验 最近在进行大规模分布式训练时遇到了严重的训练不稳定问题，记录一下踩坑过程和解决方案。 问题现象 使用PyTorch Lightning + DeepSpeed进行16卡训练时，训练到第5000步后出现梯度爆炸...

大模型推理过程中的输出内容过滤实验 实验背景 在大模型推理过程中，输出内容的安全性直接关系到系统安全性。本文通过构建过滤机制，对模型输出进行实时内容检测和过滤。 实验设计 我们采用以下过滤策略： 1. 关键词过滤 ：构建敏感词库，包括恶意代...

量化调优案例：在移动端部署的量化模型性能优化 在移动端部署AI模型时，量化技术是提升推理速度和降低功耗的关键手段。本文通过实际案例演示如何对ResNet50模型进行量化优化。 环境准备 bash pip install torch torc...

基于Transformer的模型压缩技术踩坑记录 在大模型时代，Transformer架构的广泛应用带来了计算资源消耗巨大的挑战。本文分享在实践过程中遇到的几个关键问题及解决方案。 问题一：量化压缩导致精度下降 使用TensorFlow M...

在LLM服务中，API限流是保障系统稳定性和公平性的关键策略。本文将介绍几种常用的限流方法，并提供可复现的实现方案。 限流策略概述 常见的限流策略包括： 1. 令牌桶算法 ：允许突发流量但平均速率限制 2. 漏桶算法 ：平滑请求速率，适合处...

GPU硬件资源利用率分析 在分布式训练中，GPU硬件资源利用率是影响训练效率的关键因素。本文将通过实际案例对比不同配置下的GPU利用率表现。 环境配置 4台服务器，每台2张V100 GPU PyTorch 1.9 + CUDA 11.2 数...