基于Dask的大模型分布式计算实践 在大模型训练和推理场景中，单机计算资源往往无法满足需求，需要借助分布式计算框架提升性能。本文分享基于Dask的大模型分布式计算实践经验。 架构设计思路 Dask作为Python生态系统中的分布式计算框架，...

基于GitOps的大模型测试实践 随着大模型技术的快速发展，测试流程的自动化和标准化变得尤为重要。本文将分享如何基于GitOps理念构建大模型测试体系，实现测试流程的可追溯、可复现。 核心思路 采用Git作为单一事实来源（Single So...

多GPU环境下训练效率分析 在分布式大模型训练中，多GPU环境下的训练效率直接影响模型收敛速度和资源利用率。本文基于PyTorch Distributed Data Parallel (DDP)框架，提供一套可复现的效率分析方法。 环境配置...

最近在优化一个16节点的分布式训练任务时，遇到了严重的带宽瓶颈问题。训练过程中发现节点间通信时间占比超过60%，严重影响整体训练效率。 踩坑过程： 最初以为是网络硬件问题，排查了交换机、网卡驱动等，发现问题出在参数设置上。通过 torch....

大语言模型输入处理安全性评估 在大语言模型的安全防护体系中，输入处理环节是抵御恶意攻击的关键防线。本文将从安全工程师视角，深入分析LLM输入验证机制的薄弱点，并提供可复现的安全测试方法。 输入污染攻击测试 python import req...

在大模型推理服务中，网络延迟是影响响应效率的关键因素之一。本文将分享几种有效的优化策略。 问题分析 高网络延迟主要体现在两个方面：客户端到服务器的传输延迟和模型推理过程中的通信开销。特别是在跨地域部署场景下，延迟问题尤为突出。 优化方案 1...

模型部署安全性评估：从API接口到数据加密全过程 在大模型部署过程中，安全性是至关重要的考量因素。本文将从API接口安全、数据传输加密到访问控制等维度，提供一套完整的安全评估方案。 1. API接口安全加固 首先需要对模型服务的RESTfu...

LLM对抗攻击防御机制的可扩展性研究 在大型语言模型（LLM）安全防护领域，可扩展性是决定防御机制实用性的关键指标。本文通过对比实验验证了多种防御策略在不同规模场景下的表现。 对比实验设计 我们构建了一个包含1000个样本的测试集，分别在小...

模型量化后性能下降原因排查 在PyTorch模型量化实践中，我们遇到了一个典型问题：量化后的模型推理速度反而比原始浮点模型更慢。本文将通过具体案例分析可能的原因。 问题复现 我们使用以下代码进行量化测试： python import tor...

在分布式大模型训练中，网络带宽利用率的优化是影响整体训练效率的关键因素之一。本文将从实际调优经验出发，分享几个可复现的优化策略。 1. 梯度压缩与稀疏化 通过梯度压缩可以显著降低通信开销。例如使用8位量化（8 bit quantizatio...