时间序列特征提取中的周期性分析技巧 在大模型训练中，时间序列数据的周期性分析是特征工程的关键环节。本文将分享几种实用的周期性检测与特征提取方法。 周期性检测方法 1. 自相关函数分析 python import pandas as pd i...

多源异构数据融合处理最佳实践 在大模型训练过程中，数据来源的多样性是常见挑战。本文分享一套可复现的数据融合方案，适用于结构化、非结构化及半结构化数据的统一处理。 核心思路 将不同数据源通过标准化流程转换为统一格式，再进行特征工程处理。关键步...

LLM训练时模型训练过程监控技巧 在大模型训练过程中，有效的监控机制对于确保训练安全性和数据隐私保护至关重要。本文将分享一些实用的监控技巧和工具。 1. 训练日志监控 python import logging import json cl...

开源大模型安全测试用例设计技巧 在开源大模型安全领域，设计有效的测试用例是保障模型安全性的关键环节。本文将分享一些实用的测试用例设计技巧。 1. 输入注入测试用例 构造恶意输入测试用例 malicious input = "\nimport...

开源大模型微调数据增强技术对比 在大模型微调过程中，数据增强是提升模型泛化能力的关键环节。本文将对比几种主流的数据增强方法在开源大模型微调中的应用效果。 1. 同义词替换（Synonym Replacement） 这是最基础的文本增强方法，...

在高并发网络环境中，TCP拥塞控制算法的选择直接影响系统性能与稳定性。本文将对比Linux内核中几种主流TCP拥塞控制算法的配置方法与实际表现。 算法对比测试 1. CUBIC算法（默认） CUBIC是目前Linux内核默认的TCP拥塞控制...

量化部署架构：量化模型在IoT设备上的部署实践 最近在为一个边缘AI项目做模型部署，踩了量化这条路，记录一下实际操作和遇到的坑。 环境准备 使用PyTorch 1.12 + TensorRT 8.4进行量化部署。目标是将YOLOv5s模型从...

神经网络推理优化案例分享 在Transformer模型推理优化实践中，我们通过量化、剪枝等技术显著提升了模型性能。以下为可复现的优化方案。 1. 模型量化优化 使用PyTorch的torch.quantization模块进行INT8量化： ...

多版本TensorFlow模型并行部署策略研究 最近在实践TensorFlow Serving微服务架构时，踩了一个大坑——多版本模型并行部署。原本以为只要启动多个serving实例就能解决版本兼容问题，结果发现实际操作比想象复杂得多。 问...

Spring Boot Actuator监控配置实战经验分享 在Spring Boot应用开发中，Actuator作为核心监控组件，为应用提供了丰富的健康检查、指标收集和管理功能。本文将结合实际项目经验，分享一套完整的Actuator配置方...