大模型服务架构演进路径：从单体到微服务 在大模型时代，服务架构的演进是每个架构师必须面对的核心挑战。本文将结合实际部署经验，梳理从单体架构到微服务架构的演进路径。 单体架构的局限性 单体架构在初期能快速实现功能，但随着模型规模增长，面临以下...

大模型测试中的数据质量控制 在大模型测试过程中，数据质量直接影响测试结果的可靠性和有效性。本文将从实际操作层面探讨如何建立有效的数据质量控制体系。 数据质量评估框架 首先建立数据质量评估指标体系： 完整性检查 ：确保训练数据不缺失关键字段 ...

特征工程中的异常值检测方法 在大模型训练数据处理中，异常值检测是特征工程的关键环节。异常值不仅会影响模型性能，还可能导致训练过程不稳定。 常用检测方法 1. 统计方法 基于标准差的Z score方法： |z| 3 判定为异常值 python...

在LLM微调工程化实践中，性能基准测试是确保模型上线前效率评估的关键环节。本文将介绍一套可复现的效率评估方法。 基准测试流程 首先，准备测试环境： bash pip install transformers accelerate datas...

Adapter微调优化技巧：从零开始搭建高效训练流程 在大语言模型微调实践中，Adapter方法因其参数效率高、易于部署的特点而备受关注。本文将分享一个完整的Adapter微调实践方案。 核心思路 采用Adapter fusion架构，在B...

在分布式大模型训练中，使用DeepSpeed的ZeRO优化时，内存管理是决定训练效率的关键因素。以下是一些实用的内存管理技巧。 1. ZeRO 2与ZeRO 3的内存分配策略 当使用ZeRO 2时，我们通常将optimizer states...

机器学习模型数据质量评估监控 核心监控指标体系 输入数据完整性监控 ： 检测缺失值率，阈值设置为 5%触发告警 监控异常值比例，使用IQR方法识别， 3%触发告警 输入数据分布稳定性 ： 使用KS检验监控特征分布变化，p value<0.0...

LLM模型对抗样本处理技巧 在大模型安全防护实践中，对抗样本检测与防御是核心环节。本文分享三种可复现的防御策略。 1. 基于输入验证的过滤机制 通过构建输入特征检测器，识别异常模式： python import numpy as np fr...

基于Adapter的模型安全加固 最近在做LLM安全加固项目时，踩了一个大坑——直接用通用框架做Adapter微调，结果训练出来的模型在安全测试中频繁被攻击。后来才发现是Adapter结构设计有问题。 问题重现 我按照网上教程，用Huggi...

PyTorch模型部署环境配置：Docker容器化部署完整流程 环境准备 首先创建项目目录结构： mkdir pytorch deploy cd pytorch deploy mkdir model app 1. 创建PyTorch模型文件...