在LLM微调过程中，学习率的设置是影响模型性能的关键因素之一。本文将分享一些实用的学习率设置技巧，并提供可复现的实验步骤。 学习率的重要性 学习率决定了模型参数更新的步长。过高的学习率可能导致训练不稳定甚至发散，而过低的学习率则会显著增加训...

LLM安全测试用例设计方法论分享 在大模型安全防护体系中，设计有效的测试用例是构建防御机制的关键环节。本文将分享一套可复现的LLM安全测试用例设计方法。 测试用例分类框架 对抗攻击测试用例 输入扰动测试：添加噪声、对抗样本 模型鲁棒性测试：...

大模型输入过滤机制的准确性验证 实验背景 针对大模型面临的投毒攻击威胁，我们构建了基于字符级和语义级双重过滤机制。通过对比实验验证不同过滤策略对攻击成功率的影响。 实验设计 测试集构建 ：从公开数据集提取1000条恶意输入样本，包含SQL注...

AI模型漏洞扫描工具准确性和效率对比实验 实验背景 针对大模型安全防护体系中的漏洞检测环节，我们对主流AI模型漏洞扫描工具进行了系统性对比测试。 测试环境 模型：BERT base、GPT 2 small、Llama 2 7b 工具：Dee...

量化调优方法论：从参数量化到感知训练的整体路径 在AI模型部署实践中，量化技术是实现模型轻量化的核心手段。本文将结合具体工具实践，梳理从基础量化到感知训练的完整优化路径。 1. 基础量化实践（PyTorch + TensorRT） 使用Py...

量化部署架构设计：多平台量化模型统一管理方案 在AI模型部署实践中，量化技术已成为模型轻量化的核心手段。本文将通过实际案例展示如何构建统一的量化部署架构。 架构概述 采用分层设计思路：基础层为量化工具链，中间层为模型管理服务，上层为部署接口...

GPU利用率低下的诊断与优化方案 在PyTorch模型推理过程中，GPU利用率低下是常见问题。以下提供具体解决方案。 1. 批处理优化 python 原始代码 model.eval() with torch.no grad(): for d...

在大模型部署过程中，性能测试是确保系统稳定性和可扩展性的关键环节。本文基于实际部署经验，分享从压力测试到性能瓶颈识别的完整流程。 1. 测试环境搭建 首先，我们需要构建一个与生产环境尽可能一致的测试环境。使用Docker Compose部署...

大模型测试用例的编写规范 在开源大模型测试与质量保障社区中，编写高质量的测试用例是确保模型稳定性和可靠性的关键环节。本文将围绕大模型测试用例的编写规范进行深入探讨。 测试用例结构规范 一个完整的测试用例应包含：测试标题、前置条件、测试步骤、...

在多节点分布式训练环境中，负载均衡问题常常成为性能瓶颈。本文分享一个实际案例：某AI模型训练中发现节点间计算负载差异超过30%，严重影响整体训练效率。 问题定位 通过 nvidia smi 监控发现，部分GPU利用率长期维持在90%以上，而...