分布式训练日志收集与分析系统设计踩坑记录 最近在搭建分布式训练的日志收集系统时，踩了不少坑，分享一下经验。 问题背景 在使用PyTorch Distributed Data Parallel训练大模型时，发现训练过程中的loss波动很大，但...

微调后模型的迁移学习能力评估 在大模型微调完成后，评估其迁移学习能力是确保模型泛化性能的关键步骤。本文将介绍一套完整的评估方法论和可复现的实践方案。 评估指标体系 迁移学习能力主要通过以下指标衡量： 任务适应性 ：在新任务上的初始表现 学习...

分布式训练节点故障恢复机制设计 在大规模分布式训练中，节点故障是不可避免的挑战。本文将分享一套完整的故障恢复机制设计方案，帮助ML工程师构建更稳定的训练环境。 核心设计思路 1. 状态检查与监控 ：使用 torch.distributed ...

分布式训练中资源利用率提升技巧 在开源大模型训练过程中，我们经常遇到GPU资源利用率不均衡的问题。本文分享几个实用的优化技巧。 1. 梯度累积与批量大小调整 合理设置batch size可以显著提升资源利用率。例如使用以下代码： pytho...

Linux内核安全配置：如何启用和配置内核审计机制 在Linux系统安全防护体系中，内核审计机制是重要的威胁检测和事件追溯工具。本文将详细介绍如何在生产环境中启用并配置内核审计功能。 一、内核审计原理 内核审计通过跟踪系统调用、文件访问、网...

Transformer模型部署安全机制设计 在大模型推理加速的实践中，部署安全机制是保障模型稳定运行的关键环节。本文将从实际工程角度出发，设计一套针对Transformer模型的部署安全机制。 安全机制核心组件 1. 输入验证与过滤 pyt...

在多模态大模型的联合训练实践中，批量大小(batch size)的设置往往是一个容易被忽视但极其关键的环节。我们团队在构建图像 文本联合训练系统时，经历了多次踩坑，最终总结出一套可复现的优化方案。 最初，我们采用统一的batch size=...

Adapter微调中的训练监控系统踩坑记录 在LLM微调工程化实践中，我们团队在使用Adapter微调方案时遇到了一个棘手的问题：训练监控系统无法准确追踪Adapter层的梯度变化。这个问题导致我们在模型收敛性判断上出现了严重偏差。 问题复...

基于Transformer的推理加速技术对比测试报告 测试背景 作为一名算法工程师，日常工作中经常遇到Transformer模型推理速度慢的问题。本文通过实际测试量化、剪枝等优化技术，为实际工程应用提供参考。 测试环境 硬件：RTX 309...

基于PyTorch的推理优化实践 作为一名算法工程师，最近在实际项目中深度踩坑了Transformer模型的推理加速优化，今天分享一些实用的经验和可复现的方法。 1. 模型量化（Quantization） 这是最直接有效的加速手段之一。我使...