开源大模型安全防护框架复盘 随着大模型技术的快速发展，其安全防护已成为行业关注焦点。本文基于社区实践，分享一套可复现的安全防护框架。 核心防护机制 1. 输入验证与过滤 python import re def validate input...

大模型服务中负载测试工具的选型与使用心得 在大模型服务架构设计中，负载测试是验证系统性能的关键环节。最近在为一个推理服务做性能调优时，踩了不少坑，分享一下选型和使用的经验。 为什么选择Locust？ 最初我们尝试了JMeter，但在处理大模...

特征工程中的模型适应性分析 在大模型训练过程中，特征工程的质量直接影响模型性能。本文将探讨如何通过系统性分析来评估和优化特征对特定模型的适应性。 1. 模型适应性评估框架 首先建立一个评估指标体系： 相关性分析 ：使用皮尔逊相关系数评估特征...

在分布式大模型训练中，worker节点的资源调度优化直接影响训练效率。本文将通过对比实验，分享我在实际项目中的调优经验。 问题背景 在使用PyTorch Distributed Data Parallel训练GPT模型时，发现worker节...

LLM输出内容的安全过滤算法 在大模型应用中，输出内容的安全过滤是保障系统安全的关键环节。本文将介绍一种基于多层过滤机制的LLM输出安全算法。 核心过滤策略 python import re class LLMContentFilter: ...

大模型推理过程中的负载均衡策略踩坑记录 最近在研究大模型推理服务的负载均衡优化时，踩了不少坑，分享一下经验教训。 问题背景 在高并发场景下，我们发现模型推理服务存在明显的性能瓶颈。通过监控发现，部分推理节点负载过高，而其他节点相对空闲，典型...

在开源大模型部署过程中，Docker镜像构建失败是常见问题。本文将通过具体案例分析并提供解决方案。 问题现象 在使用NVIDIA Docker构建大模型推理服务时，出现以下错误： Step 12/15 : RUN pip install r...

在开源大模型训练过程中，显存溢出（OOM）问题是每个AI工程师都会遇到的常见挑战。本文将从问题分析、常见原因和解决方案三个维度，提供一套可复现的排查与优化方法。 问题现象 当训练大型语言模型时，程序在某个epoch或batch中突然报错： ...

Adapter微调技巧总结：解决训练收敛慢的有效方法 在LLM微调过程中，遇到训练收敛缓慢的问题时，采用Adapter微调方案往往能有效改善。以下是我踩过的坑和总结出的实用技巧。 问题背景 使用LoRA微调时，模型收敛速度慢，损失值下降平缓...

模型剪枝策略选择与效果评估 在Transformer模型推理优化中，剪枝是降低计算复杂度、提升推理速度的核心技术之一。本文将从具体实现角度，探讨几种主流剪枝策略的选择与评估方法。 剪枝策略对比 1. 稀疏化剪枝（Sparsity Pruni...