特征工程中缺失值填补策略对比 在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。缺失值处理作为特征工程的重要环节，需要谨慎对待。本文将对比几种主流缺失值填补策略在实际应用中的表现。 常见填补方法对比 1. 均值/中位数/众数填补 适用于数值型数...

CentOS7内核调试：如何在生产环境中安全启用内核调试选项 在生产环境中启用内核调试选项需要极其谨慎，因为不当配置可能影响系统稳定性甚至导致服务中断。本文将介绍如何在CentOS7中安全地启用内核调试功能。 安全配置步骤 1. 备份当前内...

GPU资源管理与使用效率提升 在大模型训练和推理过程中，GPU资源的合理管理和使用效率直接影响项目进度和成本控制。本文将从实际工程角度出发，分享几种提升GPU资源利用率的有效方法。 1. 使用NVIDIA SMI监控GPU状态 首先需要实时...

网络协议安全：TCP MSS值对MTU限制的影响及配置调整 在Linux网络通信中，TCP最大段大小（MSS）与最大传输单元（MTU）的设置直接影响着网络性能和安全性。当MSS值设置不当，可能导致TCP分片、增加网络延迟甚至引发安全风险。 ...

微调代码调试中常见问题分析总结 在LLM微调工程化实践中，尤其是在LoRA和Adapter微调方案中，开发者经常遇到各种调试问题。本文总结了几个典型问题及其解决方案。 1. LoRA权重初始化异常 当使用LoRA微调时，常见的问题是权重矩阵...

模型推理延迟控制在生产环境的应用 在生产环境中，PyTorch模型的推理延迟直接影响用户体验和系统吞吐量。本文通过具体案例展示如何在实际项目中优化推理性能。 1. 基准测试与问题定位 首先，我们对原始模型进行基准测试： python imp...

在大模型训练中，分布式环境的搭建是关键环节。本文将分享基于Docker容器网络配置的分布式训练环境搭建经验。 环境准备 首先需要准备至少两台机器，每台安装Docker和NVIDIA驱动。确保所有节点能够互相访问，并且安装了相同版本的CUDA...

多语言Adapter微调技术实践 在大语言模型工程化实践中，多语言Adapter微调是一种高效且资源友好的定制化方案。本文将详细介绍如何在实际项目中实现多语言Adapter的微调。 技术原理 Adapter模块通过在预训练模型的每一层插入小...

模型量化后性能损失控制策略研究 在Transformer模型推理优化中，量化是降低计算成本的关键技术。本文通过对比不同量化策略，提出一套可复现的性能损失控制方案。 量化方法对比 对称量化 vs 非对称量化 python import tor...

模型剪枝实战：基于结构化剪枝的PyTorch模型压缩效果测试 实战背景 本文将演示如何使用PyTorch对ResNet18模型进行结构化剪枝，通过实际代码和性能测试验证剪枝效果。 代码实现 python import torch impor...