多模态数据预处理流程设计与实现 在大模型训练中，多模态数据预处理是关键环节。本文分享一个完整的预处理流程设计。 数据准备阶段 首先整合文本、图像、音频等多模态数据源： python import pandas as pd import nu...

大语言模型部署前安全检查流程 在大语言模型（LLM）部署到生产环境前，必须进行严格的安全检查以防范潜在风险。本文将介绍一套实用的安全检查流程，帮助安全工程师在部署前识别和修复安全隐患。 1. 模型输入输出验证 首先需要检查模型的输入输出处理...

LLM输入过滤机制的鲁棒性测试 在大模型安全防护体系中，输入过滤是第一道重要防线。本文将探讨如何通过系统性测试来评估LLM输入过滤机制的鲁棒性。 测试目标 验证输入过滤器对恶意输入的识别能力，包括绕过检测、格式变异等攻击向量。 测试环境准备...

AI安全基线配置在多环境下的兼容性验证 背景 在AI模型部署过程中，安全基线配置的兼容性直接影响防护效果。本文通过实际测试验证不同环境下的配置兼容性。 实验设计 使用以下三种环境进行测试： 1. 生产环境 ：Ubuntu 20.04 + C...

模型量化精度损失的可视化分析方法 在PyTorch模型部署过程中，量化是重要的性能优化手段。本文将通过具体代码展示如何量化精度损失的可视化分析方法。 1. 准备工作 首先，我们使用ResNet50作为示例模型，并加载ImageNet验证集：...

大模型微调中的冻结层技术应用 在大模型微调实践中，冻结层技术是一种重要的优化策略，能够有效控制训练成本并避免灾难性遗忘。 技术原理 冻结层的核心思想是将预训练模型的大部分参数固定不动，仅训练特定层（通常是最后一层或几层）。这种方法基于以下假...

大模型部署中的资源隔离方法 在大模型生产环境部署中，资源隔离是保障系统稳定性和性能的关键。本文将介绍几种实用的资源隔离方案。 1. 容器化资源限制 使用Docker进行资源限制是最常见的做法。以部署Llama2模型为例： bash 部署时设...

大模型微调过程中的损失函数选择 在大模型微调实践中，损失函数的选择直接影响训练效果和最终性能。本文将通过实际案例分享一些踩坑经验。 常见损失函数对比 对于文本生成任务，常用的损失函数包括交叉熵损失（CrossEntropyLoss）和对比损...

量化后测试自动化：CI/CD中的测试流程优化 在模型压缩与量化技术栈中，量化后测试自动化是部署流程的关键环节。最近在项目中实践了基于TensorFlow Lite的自动化测试流程，分享踩坑经验。 问题背景 我们使用TensorFlow Li...

多任务Adapter微调效果分析 在大语言模型微调领域，Adapter作为一种轻量级的微调方案备受关注。本文将对比分析单任务和多任务Adapter微调的效果差异。 实验设置 使用BERT base模型，在GLUE数据集上进行实验。通过修改T...