开源大模型安全漏洞分类与防护实践 在开源大模型快速发展的同时，其安全漏洞问题日益凸显。本文将从技术角度对大模型主要安全漏洞进行分类，并提供可复现的测试方法。 主要漏洞类型 1. 提示词注入攻击（Prompt Injection） 这是最常见...

多卡训练中模型同步效率分析 在多机多卡分布式训练中，模型同步效率直接影响整体训练性能。本文将通过实际案例分析不同同步策略的性能差异。 问题背景 使用PyTorch Distributed训练时，发现使用默认的AllReduce同步方式在多机...

在Spring Boot应用中，Actuator监控的权限管理是保障系统安全的重要环节。本文将详细介绍如何配置Actuator的访问权限控制。 权限配置基础 首先，在 application.yml 中启用Actuator端点并配置基本权限...

基于混合精度训练的大模型性能调优经验分享 在大模型训练过程中，混合精度训练（Mixed Precision Training）已成为提升训练效率的关键技术。本文将结合实际部署经验，分享如何通过合理的混合精度配置实现性能优化。 核心原理与收益...

量化压缩算法改进：提升量化效率和精度的技术探索 在AI模型部署实践中，量化压缩是实现模型轻量化的关键手段。本文将通过实际案例展示如何通过优化量化策略来平衡压缩率与精度损失。 量化策略改进 传统对称量化存在梯度消失问题，我们采用 非对称量化 ...

Horovod训练中的性能瓶颈分析 在分布式训练中，Horovod作为主流的分布式训练框架，其性能优化一直是机器学习工程师关注的重点。本文将从实际案例出发，深入分析Horovod训练中的常见性能瓶颈。 瓶颈一：通信开销过大 Horovod的...

分布式训练中的模型并行策略 在分布式训练中，模型并行是提升大规模模型训练效率的关键策略之一。本文将详细介绍如何在Horovod和PyTorch Distributed环境中实现有效的模型并行配置。 模型并行核心原理 模型并行通过将神经网络的...

Horovod与MPI通信优化经验总结 在多机多卡训练场景下，Horovod作为主流的分布式训练框架，其性能瓶颈往往出现在MPI通信层面。本文总结了几个关键优化点。 1. 网络接口优化 默认情况下，Horovod使用所有网络接口进行通信。通...

最近在参与开源大模型测试项目时，发现了一个关于测试结果归档管理的严重问题，特此记录踩坑过程。 问题背景 在使用社区提供的自动化测试框架时，我们发现测试结果的归档管理存在缺陷。具体表现为：测试执行后，结果文件无法正确生成到指定目录，导致后续的...

大语言模型防御策略可维护性测试 测试背景 在大语言模型安全防护体系中，防御策略的可维护性是确保长期有效性的关键。本测试旨在验证不同防御机制在实际应用中的维护成本和效果持续性。 测试方法 我们选择了三种主要防御策略进行对比测试： 1. 输入过...