在大模型训练中，数据不平衡问题是常见的挑战。本文将分享几种有效的数据平衡策略，帮助构建更稳健的训练集。 1. 欠采样策略 对于多数类样本过多的情况，可以采用欠采样技术减少冗余数据。使用 imbalanced learn 库中的 Random...

大模型训练数据预处理效率优化方案 在大模型训练中，数据预处理环节往往占据总训练时间的40 60%。本文分享一套可复现的效率优化方案。 核心优化策略 1. 批处理与并行化 python import multiprocessing as mp...

开源大模型安全防护技术实现难点 随着大模型技术的快速发展，其安全与隐私保护问题日益凸显。作为安全工程师，我们面临的技术挑战主要集中在以下几个方面。 1. 模型输入验证与过滤 大模型容易受到恶意输入攻击，如注入攻击、对抗样本等。实现有效的输入...

在大模型部署过程中，API访问频率限制是一个常见但容易被忽视的安全问题。本文将从安全工程师角度，对比分析不同频率限制策略的实现方式和防护效果。 问题背景 当多个客户端同时访问大模型API时，如果不加以控制，可能导致服务过载或资源耗尽。常见的...

多模态融合网络中的特征通道注意力机制 在多模态大模型架构设计中，如何有效融合图像和文本特征是一个核心挑战。本文将深入探讨特征通道注意力机制在多模态融合网络中的应用。 核心思路 我们采用通道注意力机制来动态调整图像和文本特征的权重分配。具体而...

Spring Boot监控系统故障恢复 在Spring Boot应用中，Actuator监控组件是保障系统稳定运行的重要工具。当监控系统出现故障时，需要快速定位并恢复服务。 故障现象 当使用 /actuator/health 端点检查应用健...

基于Horovod的分布式训练性能调优经验总结 最近在使用Horovod进行分布式训练时踩了不少坑，分享一些实用的调优经验。 问题背景 使用Horovod训练一个ResNet50模型时，发现训练速度远低于预期。经过排查发现是参数设置不合理导...

在Qwen大模型微调过程中，显存溢出（OOM）是一个常见但棘手的问题。本文将结合实际部署经验，系统性地总结应对策略，并提供可复现的优化方案。 问题现象 在使用Qwen进行微调时，尤其是在处理长文本或较大batch size时，容易出现CUD...

深度学习模型部署前的性能评估体系 在PyTorch深度学习模型部署前，必须建立完善的性能评估体系以确保模型在生产环境中的稳定性和效率。本文将结合实际案例，提供可复现的性能评估方法和优化策略。 1. 基准测试框架 首先构建标准化的基准测试脚本...

开源模型安全框架集成经验分享 在大模型安全防护体系建设中，我们团队在多个项目中实践了安全框架的集成方案。本文将分享一些可复现的安全机制集成经验。 安全框架选择与集成 我们主要采用以下开源安全组件： Open Policy Agent (OP...