Horovod训练中资源竞争问题处理 在使用Horovod进行多机多卡分布式训练时，我们经常遇到资源竞争导致的性能下降问题。最近在一次大规模模型训练中，遇到了严重的GPU利用率不均衡和训练速度骤降的问题。 问题现象 训练过程中发现，虽然配置...

大模型测试工具的自动化能力对比评测 在开源大模型测试与质量保障社区中，我们持续关注各类测试工具的自动化能力表现。本文将对主流大模型测试工具进行自动化能力评测，并提供可复现的测试方案。 测试环境配置 bash 环境准备脚本 pip insta...

深度学习推理服务高并发处理能力提升技巧 在大模型推理场景中，高并发请求处理是系统性能瓶颈的关键环节。本文分享几个实用的优化技巧。 1. 批处理优化 通过将多个请求合并为一个批次进行处理，可以显著提升吞吐量。使用TensorFlow Serv...

LLM对抗攻击防御机制的稳定性测试 测试背景 针对大语言模型的对抗攻击防护机制进行稳定性验证，通过系统性测试确保防御策略在不同攻击场景下的有效性。 防御策略实施 采用多层防御机制： 1. 输入长度限制（max length=512） 2. ...

大模型安全测试工具使用心得 在大模型安全防护领域，掌握有效的测试工具是保障系统安全的关键。本文分享几个实用的安全测试工具及其使用方法。\n 1. 模型输入验证工具 首先推荐使用 prompt injection detector 工具检测潜...

分布式训练中的调度策略对比 在大模型训练中，分布式训练的调度策略直接影响训练效率和资源利用率。本文将对比几种常见的调度策略，并提供可复现的实验方案。 调度策略概述 1. 数据并行（Data Parallelism） 将数据分片到不同设备上，...

Linux系统安全加固实战：基于SELinux的访问控制策略 在Linux系统安全防护中，SELinux（Security Enhanced Linux）作为强制访问控制（MAC）机制的核心组件，为系统提供了细粒度的安全策略控制。本文将通过...

图像文本联合训练的数据质量评估 在多模态大模型训练中，数据质量直接影响模型性能。本文提供一套完整的图像 文本联合数据质量评估方案。 数据预处理流程 首先对原始数据进行清洗和标准化： python import pandas as pd im...

模型推理结果质量稳定性检查 在机器学习模型的生产环境中，推理结果的质量稳定性是确保业务连续性的关键。本文将详细介绍如何构建一套完整的推理结果质量监控体系。 核心监控指标设置 首先需要配置以下关键指标： 输出分布一致性 ：通过计算推理结果与历...

机器学习模型性能基线对比监控 在生产环境中，构建有效的模型监控系统需要建立清晰的性能基线并持续跟踪关键指标。以下是一个可复现的监控方案。 基线建立步骤 首先，收集模型在稳定期的性能数据作为基准： python import pandas a...