大模型输入输出日志隐私脱敏方案 在大模型应用开发中，输入输出日志的隐私保护是安全工程师必须关注的核心问题。本文将介绍一套实用的脱敏方案。 脱敏策略 1. 个人信息识别 ：使用正则表达式匹配身份证号、手机号、邮箱等敏感信息 2. 数据泛化 ：...

机器学习模型输入数据质量监控系统 核心监控指标配置 1. 数据分布稳定性 基线分布：使用训练集的特征分布作为参考 KS统计量： ks 2samp(current data, baseline data) 相似度阈值：设置0.95的阈值，超过...

量化工具使用效率提升：提高工作流的生产力 在AI模型部署实践中，量化是提升模型推理效率的关键环节。本文将分享如何通过工具链优化来提升量化工作的效率。 量化工具链优化 1. 使用TensorRT进行INT8量化 python import t...

React Server组件构建性能监控工具推荐 在React Server Component实践中，构建性能监控是确保应用响应速度的关键环节。本文将对比几款主流监控工具的实践效果。 工具对比：Web Vitals vs Lighthou...

React Server Component与传统组件性能对比实测报告 随着React 18的发布，Server Components成为前端开发的重要新特性。本文通过实际项目案例，对比了传统客户端组件与Server Component在性...

大模型推理优化：异步处理与批量计算结合 在大模型部署实践中，推理性能优化是核心挑战之一。本文分享一个基于异步处理与批量计算结合的优化方案，通过实际代码演示如何提升大模型推理效率。 核心思路 将请求分发到多个worker进行异步处理，并在合适...

多GPU训练中内存管理最佳实践 在多GPU训练场景下，内存管理直接影响训练效率和模型规模。本文将从实际工程角度出发，分享Horovod和PyTorch Distributed环境下的内存优化策略。 1. 内存分配与显存监控 首先需要监控GP...

LLM微调最佳实践：从理论到工程实现的完整路径 在大语言模型（LLM）定制化应用中，微调是实现特定任务性能的关键环节。本文将深入探讨LoRA和Adapter两种主流微调方案，并提供可复现的工程实践路径。 LoRA微调方案 LoRA（Low ...

Transformer模型优化策略总结 作为算法工程师，我们在实际项目中经常面临Transformer模型推理速度慢的问题。本文将结合实践经验，总结几种可落地的优化方法。 1. 知识蒸馏（Knowledge Distillation） 这是...

TensorFlow Serving性能测试工具使用指南 在TensorFlow Serving微服务架构中，性能测试是确保模型服务稳定性的关键环节。本文将通过实际案例，展示如何使用多种工具进行性能测试，并与Docker容器化部署和负载均衡...