PyTorch分布式训练的硬件资源分配优化 在多机多卡训练中，合理的硬件资源分配是性能优化的关键。最近在配置PyTorch Distributed训练时踩了不少坑，分享一下经验。 常见问题 我最初配置了8卡GPU训练，但发现训练效率低下。通...

大语言模型输出结果的可信度分析 随着大语言模型在各领域的广泛应用，其输出结果的可信度问题日益受到关注。作为安全工程师，我们需要系统性地评估和验证模型输出的可靠性。 可信度评估框架 我们可以构建一个简单的可信度评估系统，通过以下步骤进行验证：...

在大模型微调实践中，模型参数初始化策略往往被忽视，但却是影响训练效果的关键因素。最近在进行LLaMA模型微调时，遇到了严重的梯度消失问题，经过排查发现是初始化策略不当导致。 问题复现 使用LoRA微调方法时，我们采用默认的 torch.nn...

推理服务中模型更新机制设计经验分享 在大模型推理服务中，模型更新是一个常见但容易踩坑的问题。本文分享一个实际项目中的模型更新机制设计方案。 问题背景 我们的服务部署了多个版本的模型，需要支持热更新，即在不中断服务的情况下替换模型。最初尝试直...

SELinux enforcing vs permissive模式切换实验 在Linux系统安全实践中，SELinux（Security Enhanced Linux）作为核心访问控制机制，其运行模式的切换直接影响系统安全级别。本文将通过具...

基于知识蒸馏的多模态模型压缩方案 背景 在多模态大模型训练中，联合处理图像和文本数据时，模型参数量庞大，推理效率低下。本文提出基于知识蒸馏的模型压缩方案，在保持多模态任务性能的同时显著降低模型复杂度。 数据处理流程 1. 数据预处理 ： 图...

分布式训练中梯度同步频率调整 在多机多卡分布式训练中，梯度同步频率是影响训练性能的关键参数。过高频率会增加通信开销，过低则可能导致模型收敛不稳定。 基础配置示例 使用Horovod时，可以通过以下方式调整同步频率： python impor...

Adapter微调问题分析：模型精度下降的根本原因 在LLM微调工程化实践中，Adapter微调是一种高效的参数高效微调方案。然而，在实际应用中，我们经常遇到模型精度下降的问题。 问题现象 使用LoRA适配器时，训练初期损失正常下降，但随着...

模型推理延迟优化效果评估 在PyTorch模型部署场景中，推理延迟是影响用户体验的核心指标。本文通过具体案例展示几种实用的延迟优化方法，并提供可复现的测试数据。 基准测试环境 使用ResNet50模型，在NVIDIA RTX 3090 GP...

大模型压缩技术实践：从模型剪枝到量化精度控制 在大模型部署实践中，压缩技术是降低计算资源消耗、提升推理效率的关键手段。本文将结合实际部署经验，分享从模型剪枝到量化精度控制的完整实践路径。 模型剪枝实践 剪枝是通过移除冗余参数来压缩模型的有效...