模型训练前数据质量评估方法论 在大模型训练过程中，数据质量直接决定了模型性能。本文将分享一套完整的数据质量评估方法论，帮助数据科学家在训练前识别潜在问题。 1. 数据完整性检查 python import pandas as pd impo...

在大模型训练中，分词策略直接影响模型的性能表现。本文将通过对比实验展示不同分词方法对模型效果的影响。 分词策略对比实验 实验环境 数据集：20newsgroups数据集 模型：BERT base 评估指标：准确率、F1分数 三种分词方法 1...

分布式训练中节点间同步问题排查记录 在大模型分布式训练过程中，节点间同步问题是常见的生产环境故障点。本文记录一次典型的同步异常排查过程。 问题现象 使用PyTorch DistributedDataParallel进行多GPU训练时，出现以...

多任务学习中损失权重调节踩坑实录 在大语言模型的多任务微调实践中，损失权重调节是一个关键但容易被忽视的环节。本文记录了在LoRA微调场景下遇到的典型问题及解决方案。 问题背景 我们使用LoRA对LLM进行多任务微调，包括问答、摘要和分类三个...

微调过程中的超参数调优方法论 在LLM微调工程化实践中，超参数调优是决定模型性能的关键环节。本文将分享一套可复现的调优方案。 核心调参策略 学习率调度 ：采用cosine decay策略，初始学习率从1e 4逐步降低至1e 6。使用 lea...

在大模型服务中，异常处理机制的设计直接关系到系统的稳定性和用户体验。本文将结合实际部署经验，分享一个可复现的异常处理设计方案。 首先，我们需要建立分层异常处理机制。在服务入口层，使用中间件捕获HTTP请求中的异常，如超时、连接错误等，通过统...

LLM测试中的性能瓶颈定位踩坑记录 最近在参与开源大模型测试项目时，遇到了一个典型的性能瓶颈问题。在使用HuggingFace Transformers库进行LLM推理测试时，发现模型响应时间从正常的100ms飙升到超过2秒。 问题复现步骤...

在Linux系统安全领域，基于角色的访问控制（RBAC）是一种重要的权限管理机制。本文将探讨如何在Linux内核中实现RBAC，并通过具体配置案例展示其应用方法。 RBAC核心概念 RBAC通过将权限分配给角色，再将角色分配给用户来实现权限...

LLM模型对抗攻击检测速度对比 实验设计 我们对比了三种主流LLM对抗攻击检测方法的检测速度：基于规则的检测、基于统计特征的检测和基于深度学习的检测。 测试环境 ：Intel Xeon E5 2680 v4, 32GB RAM, CUDA ...

LLM模型对抗攻击防御实战总结 攻击场景复现 我们首先在HuggingFace上部署了LLaMA 2 7B模型，并通过以下代码模拟对抗攻击： python from transformers import pipeline import t...