大模型访问控制机制设计复盘 随着大模型应用的普及，访问控制成为保障安全的重要环节。本文基于开源社区视角，分享一种可复现的访问控制设计方案。 核心思路 采用基于角色的访问控制（RBAC）模型，结合API网关进行统一管控。核心是通过配置文件定义...

容器编排平台的大模型服务管理踩坑记录 最近在尝试将大模型服务部署到Kubernetes集群中，发现了不少坑。分享一下我的实践过程。 问题背景 原本计划使用HuggingFace的transformers库来部署一个大型语言模型服务，但在容器...

Transformer模型训练中的优化器选择策略 在大模型训练中，优化器的选择直接影响训练效率和最终性能。本文将从实践角度探讨不同优化器的适用场景及配置方法。 常见优化器对比 Adam优化器 是目前最常用的优化器，其自适应学习率特性适合大多...

Linux内核安全工具：使用perf监控内核性能与安全事件 在Linux系统安全运维中，实时监控内核性能和识别潜在安全威胁是关键任务。 perf 作为Linux内核自带的性能分析工具，不仅能够追踪系统调用、中断处理等内核行为，还能协助发现异...

多模态模型训练中的内存优化技术实践 在多模态大模型训练过程中，内存溢出问题已成为制约训练效率的核心瓶颈。本文基于实际项目经验，分享一套可复现的内存优化方案。 问题背景 在训练CLIP架构的多模态模型时，单卡显存占用高达24GB，导致无法使用...

基于行为分析的大模型异常检测系统 背景与挑战 在大模型部署环境中，对抗攻击如对抗样本、后门攻击等日益猖獗。传统基于输入特征的检测方法已难以应对复杂攻击。本文提出一种基于行为分析的异常检测系统，通过监控模型运行时的行为模式来识别异常。 核心思...

基于规则引擎的LLM输入过滤机制实验 实验背景 在实际部署LLM应用时，我们发现恶意用户通过构造特定输入来绕过安全防护机制。本实验旨在验证基于规则引擎的输入过滤机制的有效性。 实验设计 我们构建了一个基于正则表达式的规则引擎，用于检测和过滤...

TensorFlow Lite量化流程与调试实战 1. 准备工作 首先安装必要的工具包： bash pip install tensorflow pip install numpy 2. 量化流程详解 以ResNet50模型为例，进行量化处...

分布式训练中模型并行与数据并行对比 在分布式训练场景下，模型并行（Model Parallelism）和数据并行（Data Parallelism）是两种核心的并行策略。本文将通过Horovod和PyTorch Distributed两个框...

在LoRA微调实践中，早停策略是防止过拟合、优化训练效率的关键环节。本文将结合实际工程经验，详细介绍如何在LoRA微调中实现有效的早停机制。 早停策略原理 早停的核心思想是在验证集性能不再提升时提前终止训练。对于LoRA微调，我们通常监控验...