容器网络策略安全配置踩坑记录 最近在为机器学习模型监控平台部署容器化环境时，遇到了一个令人头疼的网络策略问题。项目背景：我们正在构建一个DevOps平台，需要监控模型推理性能指标如latency、error rate等，同时确保数据传输安全...

超大模型训练中的参数更新频率优化踩坑记录 最近在参与一个超大规模语言模型训练项目时，遇到了参数更新频率调优的难题。一开始以为只是简单的learning rate调整，结果却踩了几个大坑。 问题背景 我们使用分布式训练框架，模型参数达到100...

超参调优：批量大小对训练稳定性的综合影响 最近在做分布式大模型训练时，踩了一个关于batch size的坑，分享给大家避免重复。 问题复现 我们使用了8卡A100进行分布式训练，初始设置为每卡batch size=64，总batch siz...

在LLM安全测试中，覆盖率是衡量测试充分性的重要指标。本文将分享几种实用的覆盖率提升策略。 1. 路径覆盖率增强 通过静态分析工具识别模型中的条件分支，并设计针对性测试用例。使用如下Python脚本生成路径覆盖测试数据： python im...

在多GPU训练中，计算负载均衡是影响训练效率的关键因素。当数据分布不均或模型计算复杂度差异较大时，容易出现某些GPU空闲而其他GPU过载的情况。 负载不均衡问题分析 以PyTorch Distributed为例，当使用DataParalle...

微服务环境下大模型服务容量规划踩坑记录 最近在为一个大模型微服务项目做容量规划，踩了不少坑，分享一下经验教训。 问题背景 我们把原本单体的大模型服务拆分成多个微服务，包括文本生成、图像识别、语音处理等。初期规划时，我们按照传统服务的流量模式...

在多机分布式训练中，负载均衡是影响整体性能的关键因素。以下是我总结的实用优化方法： 1. GPU资源分配优化 使用 torch.distributed.launch 时，建议按GPU显存大小动态分配任务。例如： python import ...

大模型安全测试流程设计 随着大模型技术的快速发展，其安全性和隐私保护问题日益凸显。本文将围绕大模型安全测试的核心流程进行系统性设计，为安全工程师提供可复现的测试框架。 测试流程架构 大模型安全测试应遵循以下核心步骤： 1. 威胁建模 识别潜...

跨模态数据预处理中的噪声过滤方案 在多模态大模型训练中，跨模态数据预处理阶段的噪声过滤直接影响最终模型性能。本文基于图像 文本对数据集，提供一套可复现的噪声过滤方案。 数据噪声类型识别 首先需要识别常见的跨模态噪声： 1. 语义不匹配 ：图...

多模态融合模型中的过拟合问题排查 最近在设计图像+文本联合训练系统时，遇到了严重的过拟合问题。经过深入排查，发现主要集中在以下几个环节。 问题现象 训练集准确率95%，验证集准确率仅68%，典型的过拟合表现。数据维度上，图像特征维度1024...