大模型模型导出文件安全检测 在大模型安全防护体系中，模型导出文件的安全检测是关键环节。本文将介绍如何通过技术手段对导出的模型文件进行安全检查。 常见风险点 模型导出文件可能包含： 敏感数据泄露（训练数据、用户信息） 模型权重异常（被篡改或植...

大模型测试环境的故障恢复机制 在开源大模型测试过程中，测试环境的稳定性直接关系到测试结果的有效性。本文将分享一套完整的故障恢复机制，确保测试过程的连续性和数据一致性。 常见故障场景 GPU资源耗尽导致训练中断 内存溢出引发进程崩溃 网络异常...

在分布式大模型训练中，优化器选择对训练效率的影响往往被低估。以GPT 3规模模型为例，我们通过实验发现，在8卡A100集群上，AdamW vs SGD with momentum的性能差异可达30%以上。 关键调优策略： 1. 学习率调度 ...

Linux权限控制机制：基于内核keyring的安全凭证管理 在Linux系统中，keyring作为内核提供的安全凭证管理系统，在权限控制方面发挥着关键作用。本文将深入探讨如何通过内核keyring机制实现更细粒度的权限控制。 Keyrin...

量化算法对比分析：不同量化方法对精度的影响评估 在AI模型部署中，量化是降低模型大小和计算开销的核心技术。本文将通过实际案例对比四种主流量化方法：对称/非对称量化、整数量化（INT8）、以及混合精度量化，在相同模型上的效果差异。 实验设置 ...

在GPU集群分布式训练中，通信协议的选择直接影响训练性能。本文通过实测对比不同协议的性能表现，为实际部署提供参考。 问题背景 在使用Horovod进行多机训练时，我们发现不同网络环境下的通信效率差异显著。特别是在10台服务器、每台8卡GPU...

在LLM微调实践中，模型过拟合和欠拟合是两大常见问题。本文基于LoRA微调方案，分享实际踩坑经验。 过拟合现象分析 在使用LoRA微调时，当训练集准确率达到95%以上但验证集下降明显时即出现过拟合。解决方法： 1. 调整学习率：从3e 4降...

ONNXRuntime部署性能调优实战 在PyTorch模型部署过程中，ONNX Runtime配置参数对推理性能影响显著。本文基于实际测试数据，提供可复现的优化方案。 环境准备 python import torch import onn...

在大模型推理场景中，吞吐量优化是提升系统性能的关键指标。最近在生产环境中遇到一个典型的性能瓶颈：单实例QPS从预期的1200降至600左右，排查后发现主要瓶颈在于GPU显存利用率不足和请求处理队列阻塞。 问题分析 ： 1. 通过 nvidi...

分布式训练中模型并行通信开销优化踩坑记录 最近在优化一个10B参数模型的分布式训练，遇到了严重的通信瓶颈，分享一下踩坑经验。 问题现象 使用PyTorch Distributed Data Parallel训练时，发现GPU利用率只有60%...