在大模型训练过程中，数据清洗是决定模型性能的关键环节。本文将分享一套实用的数据清洗工具链选型与集成方案。 工具链选型 我们推荐采用以下工具组合： Pandas ：基础数据处理和清洗 Great Expectations ：数据质量检查和验证...

在开源大模型微调实践中，数据预处理是影响模型性能的关键环节。本文将分享Transformer架构微调中的数据预处理优化技巧。 数据清洗与标准化 首先需要对原始数据进行清洗： python import pandas as pd import...

大模型安全配置检查清单与漏洞扫描实录 1. 模型输入验证配置 检查项：输入长度限制 python 配置示例 model config = { 'max input length': 2048, 'input validation': Tru...

Transformer推理性能分析：多维度指标 在Transformer模型推理优化中，性能分析是提升效率的关键环节。本文从多个维度量化分析推理性能，并提供可复现的实现方法。 1. 推理延迟指标 使用PyTorch的torch.cuda.s...

大模型训练中的模型并行策略 在大模型训练场景下，模型并行（Model Parallelism）是突破单机显存限制的关键技术。本文将从架构设计角度探讨实际部署中可复现的模型并行策略。 核心挑战与解决方案 模型并行的核心在于如何将大型模型的参数...

在大模型训练过程中，数据预处理阶段的内存溢出问题是最常见的坑之一。最近在部署一个70B参数模型时，遇到了典型的内存爆表现象。 问题复现步骤： 1. 使用原始文本数据进行tokenization处理 2. 未对序列长度进行截断处理 3. 批量...

大模型测试数据备份策略 在大模型测试过程中，测试数据的完整性和可恢复性是保障测试连续性的关键因素。本文将介绍一套完整的测试数据备份策略，帮助测试工程师有效保护测试资产。 核心备份原则 1. 多层级备份 ：采用本地+远程的双重备份机制 2. ...

大模型测试结果可视化方法研究 随着大模型在各行业的广泛应用，测试结果的可视化变得尤为重要。本文将探讨如何构建有效的可视化方案来展示大模型测试结果。 可视化方案设计 1. 测试指标可视化 python import matplotlib.py...

训练中使用早停机制的经验分享 在大模型训练过程中，早停（Early Stopping）是一种重要的正则化技术，能够有效防止过拟合，提升模型泛化能力。本文将结合实际经验，分享如何在训练中合理设置和使用早停机制。 什么是早停机制？ 早停机制的核...

量化模型安全性测试：模拟攻击环境验证 在模型部署过程中，量化后的模型面临各种潜在的安全威胁。本文将通过实际案例展示如何在真实攻击环境中验证量化模型的安全性。 1. 环境准备与工具选择 使用PyTorch 2.0和TensorRT 8.6进行...