在Linux内核开发与安全审计过程中，gdb调试内核模块是必不可少的技能。然而，在实际操作中常常遇到各种问题。本文将结合具体场景，总结常见问题及解决方案。 首先，使用gdb调试内核模块前必须确保系统已启用调试支持。在Ubuntu系统中，需安...

基于BERT的图像文本对齐训练架构设计 数据预处理流程 首先构建图像 文本对数据集，使用ResNet 50提取图像特征，同时通过BERT tokenizer处理文本。关键步骤包括： python 图像预处理 import torch fro...

大模型服务监控系统集成方案踩坑记录 最近在为一个大模型微服务架构做监控体系建设，分享一下踩坑心得。 问题背景 原本的模型服务没有统一监控，导致线上问题排查困难。社区提倡的微服务治理理念要求我们建立完善的监控体系。 解决方案 我采用了Prom...

分布式训练中数据处理瓶颈 最近在优化一个PyTorch分布式训练任务时，遇到了严重的数据处理瓶颈，记录一下踩坑过程。 问题现象 使用Horovod进行4机8卡训练时，GPU利用率只有30%左右，而CPU占用率却很高。通过 nvidia sm...

微调中模型评估指标选择策略分享 在LLM微调工程化实践中，我们常常遇到一个核心问题：如何选择合适的评估指标来衡量微调效果？这直接影响到我们的LoRA和Adapter方案是否有效。 常见误区 很多开发者会直接使用训练集上的损失值作为评估标准，...

深度学习推理性能评估方法 在Transformer模型推理优化中，性能评估是关键环节。本文将介绍一套可复现的推理性能评估框架。 核心指标定义 主要关注三个指标： 吞吐量（Throughput） ：每秒处理样本数 延迟（Latency） ：单...

大模型测试用例设计规范踩坑记录 作为社区资深测试工程师，今天来分享一下大模型测试用例设计的血泪史。 测试用例设计的核心原则 首先，别再盲目追求覆盖率了！我们遇到的典型问题是：用例覆盖了90%的场景，但关键业务逻辑却漏了。正确的做法是： 1....

大模型测试结果可解释性：从理论到实践 在开源大模型测试与质量保障社区中，我们始终强调测试的透明度和可追溯性。今天我们要探讨的是大模型测试结果可解释性这一核心议题。 什么是可解释性？ 大模型的可解释性是指我们能够理解模型决策过程的能力。在测试...

多模态融合网络中信息互补性分析方案 踩坑记录：别再盲目堆参数了！ 最近在设计多模态融合网络时，踩了一个大坑——以为只要把图像和文本特征简单拼接就能解决问题。结果训练出来的模型在实际场景中表现惨淡。 问题分析 通过深入分析发现，直接拼接的特征...

模型量化安全设计：从架构层面的安全防护 在AI模型部署过程中，量化技术虽然能显著降低模型体积和计算开销，但其安全风险不容忽视。本文从架构层面探讨如何构建量化模型的安全防护体系。 安全威胁分析 量化过程中的主要安全风险包括： 1. 信息泄露：...