LLM模型量化压缩后准确率下降的调优方案 在大模型部署过程中，量化压缩是降低计算资源消耗的重要手段。然而，量化带来的准确率下降问题亟需解决。 问题分析 量化过程会将浮点数权重转换为低精度表示（如INT8），导致信息丢失。这种损失在模型推理时...

开源大模型输入验证机制 在大模型安全防护体系中，输入验证是第一道也是最重要的防线。本文将介绍如何构建有效的输入验证机制来保护大模型免受恶意输入攻击。 核心验证策略 1. 输入长度限制 python import re def validat...

在Linux系统安全实践中，SELinux策略的配置与管理是系统管理员必须掌握的核心技能。本文将通过 semanage 命令实现SELinux策略的快速导入导出，提供具体的安全配置案例。 SELinux策略导出实践 首先，我们以Web服务器...

机器学习模型训练时间异常延长的监控方案 问题背景 在生产环境中，模型训练时间突然从30分钟延长至2小时，导致后续推理队列阻塞。需要建立针对性的监控告警机制。 监控指标配置 yaml Prometheus监控配置 job name: 'ml ...

在分布式训练中，GPU利用率监控是性能调优的关键环节。本文将对比Horovod和PyTorch Distributed两种框架的GPU利用率监控方案。 监控方法对比 Horovod方案： python import horovod.torc...

多源异构数据融合的特征提取方案 在大模型训练过程中，多源异构数据融合是提升模型性能的关键环节。本文将分享一套完整的特征提取方案，涵盖结构化、非结构化数据的统一处理流程。 数据源概述 结构化数据 ：关系型数据库中的数值型和类别型字段 非结构化...

大模型输出文本的敏感词过滤算法 在大模型应用中，确保输出内容的安全性是安全工程师的重要职责。本文将介绍一种基于规则和机器学习相结合的敏感词过滤算法实现方法。 算法原理 敏感词过滤主要通过以下两个维度： 1. 静态规则匹配 ：使用正则表达式匹...

GPU集群资源管理与调度算法 在大规模分布式训练中，GPU资源的有效管理和调度是提升训练效率的关键。本文将介绍基于Horovod的GPU资源调度优化方案。\n 资源分配策略 首先需要合理配置GPU内存分配。在启动训练脚本前，通过环境变量设置...

在TensorFlow Serving微服务架构中，容器环境下模型文件权限管理是部署成功的关键环节。本文将通过对比传统文件系统权限管理和Docker容器化后的权限处理方式，提供可复现的解决方案。 问题背景 传统部署模式下，模型文件通常存储在...

PyTorch模型训练中的GPU资源优化 在PyTorch深度学习模型训练中，GPU资源优化是提升训练效率的关键。本文将通过具体案例对比不同优化策略的效果。 1. 混合精度训练优化 使用 torch.cuda.amp 进行混合精度训练，可显...