大模型训练前数据清洗流程设计 在大模型训练中，数据质量直接影响模型性能。本文分享一套可复现的数据清洗流程设计。 核心清洗步骤 1. 数据完整性检查 python import pandas as pd import numpy as np ...

分布式训练中内存碎片化问题解决 在大规模分布式训练场景下，内存碎片化问题严重影响训练效率和稳定性。近期项目中遇到GPU显存频繁不足的问题，通过系统性排查发现是内存碎片导致的。 问题定位 使用 nvidia smi 监控发现： bash 查看...

在开源大模型部署过程中，网络通信问题往往是导致服务不稳定的主要原因。本文将通过实际案例分析常见的网络通信故障，并提供可复现的排查方法。 常见问题现象 部署后出现模型推理超时、连接拒绝或数据传输异常等问题。例如使用 transformers ...

大模型训练中数据并行效率对比 在大模型训练中，数据并行（Data Parallelism）是最常见的分布式训练策略之一。本文将通过实验对比不同数据并行实现方式的效率表现，并提供可复现的代码示例。 实验背景 我们使用PyTorch框架，基于一...

分布式训练参数设置最佳实践 在多机多卡分布式训练中，合理的参数配置是性能优化的核心。本文将从Horovod和PyTorch Distributed两个主流框架出发，分享关键参数的最佳实践。 Horovod配置优化 首先，确保正确设置 num...

深度学习模型优化实战案例分析 问题背景 在实际项目中，我们面临一个图像分类任务，原始ResNet50模型在GPU上推理速度仅为12FPS，无法满足实时性要求。 优化策略与实现 1. 模型量化优化 python import torch im...

LLM测试场景覆盖度评估：从理论到实践 在开源大模型测试与质量保障社区中，我们始终强调测试场景的全面性与可复现性。本文将通过对比分析几种主流的大模型测试方法，探讨如何有效评估LLM测试场景的覆盖度。 测试场景分类 根据功能特性，我们将LLM...

Linux内核安全工具推荐：漏洞扫描器与检测工具评测 在Linux系统安全防护体系中，内核漏洞检测是重中之重。本文将重点介绍两款经过验证的内核安全检测工具：Kernel Self Protection Project (KSPP) 和 Ly...

图像文本联合训练的模型验证流程 在多模态大模型架构设计中，图像文本联合训练的验证流程是确保系统性能的关键环节。本文将通过具体的数据处理流程和模型融合方案来展示如何构建可复现的验证体系。 数据处理流程 首先，准备包含图像和对应文本描述的数据集...

模型数据输入格式校验与异常告警机制 核心监控指标 输入数据结构验证 ：检查输入JSON是否包含必需字段（如 user id , features ） 数据类型校验 ：确保数值字段为float/int类型，字符串字段为string类型 数据范...