大模型部署前的安全漏洞扫描流程 在大模型快速发展的背景下，确保模型部署前的安全性至关重要。本文将介绍一套完整的安全漏洞扫描流程，帮助安全工程师在部署前发现潜在风险。 1. 环境准备 bash 安装必要的安全工具 pip install ba...

大模型训练中的模型剪枝技术应用 在大模型部署实践中，模型剪枝（Pruning）是降低计算成本、提升推理效率的关键技术之一。本文将结合实际项目经验，分享在实际场景中如何有效实施模型剪枝。 一、剪枝原理简述 模型剪枝主要通过移除神经网络中不重要...

大模型微调阶段的安全配置检查清单 在大模型微调过程中，安全防护往往被忽视，但却是决定模型最终安全性的关键环节。以下是一份可复现的检查清单，帮助安全工程师识别并修复潜在风险。 1. 数据集完整性验证 python import hashlib...

大模型测试环境的配置审计 在开源大模型测试与质量保障社区中，确保测试环境的稳定性和一致性是高质量测试的基础。本文将详细介绍如何对大模型测试环境进行配置审计，包括关键组件检查、环境变量验证以及自动化检测脚本。 配置审计要点 1. 硬件资源检查...

在TensorFlow分布式训练中，变量初始化效率直接影响整体训练性能。本文总结了几个关键优化方法。 首先，使用 tf.Variable 的 initializer 参数而非默认初始化器。例如： python var = tf.Variab...

大模型推理时内存泄漏问题排查 在大模型推理过程中，内存泄漏是影响系统稳定性和性能的常见问题。本文将从实际案例出发，介绍如何识别和排查此类问题。 问题现象 在长时间运行的大模型推理服务中，观察到内存使用量持续增长，最终导致系统OOM（Out ...

Debian系统安全加固：用户权限管理与最小权限原则应用 在Linux内核与系统安全领域，用户权限管理是构建安全系统的核心环节。本文将通过具体案例演示如何在Debian系统中应用最小权限原则，强化系统安全性。 一、最小权限原则概述 最小权限...

LLM模型输入验证流程优化测试 踩坑记录 最近在为公司大模型防护体系做输入验证优化时，踩了个大坑。原本以为简单的字符串长度检查就能搞定，结果被一个1024字符的恶意payload绕过。 问题复现 python 原始验证代码 import r...

特征工程中的数据归一化策略 在大模型训练过程中，特征工程是决定模型性能的关键环节。数据归一化作为特征工程的核心技术之一，在处理不同量级、不同分布的特征时发挥着至关重要的作用。 归一化方法概述 常见的归一化方法包括： Min Max归一化 ：...

微调过程中的损失函数优化踩坑记录 最近在进行大模型微调时，遇到了一个让人头疼的问题：训练过程中损失函数波动剧烈，收敛缓慢。作为一个资深ML工程师，我决定深入分析并记录这次踩坑经历。 问题现象 使用Llama2 7B微调文本生成任务时，发现损...