CentOS 7系统权限调优实战：禁止sudo用户访问特定目录的完整过程 在Linux系统安全实践中，权限最小化原则是核心准则。本文记录一次针对CentOS 7系统的权限调优操作，目标是限制sudo用户访问特定敏感目录。 风险背景 某次安全...

量化精度保持策略：通过微调提升INT8模型准确率技巧 在模型部署过程中，INT8量化虽能显著降低模型大小和计算开销，但往往带来准确率下降的问题。本文将分享一套行之有效的量化后微调策略。 核心思路 采用分阶段微调策略：先进行量化感知训练(QA...

对比分析：不同部署策略实施效果 在大模型微服务化改造过程中，部署策略的选择直接影响系统性能、运维复杂度和成本控制。本文将从三种主流部署策略出发，通过实际案例对比其效果。 部署策略对比 1. 单体部署（Monolithic） bash 启动单...

大模型训练中的梯度裁剪策略对比分析 在大模型训练过程中，梯度裁剪（Gradient Clipping）是防止梯度爆炸、提升训练稳定性的重要技术手段。本文将从实际部署经验出发，对比几种主流的梯度裁剪策略。 梯度裁剪基础原理 梯度裁剪的核心思想...

大模型训练数据安全保障踩坑记录 最近在处理大模型训练数据时，遭遇了一次严重的数据安全事件，特此记录以警醒同行。 问题背景 在为某个金融大模型项目准备训练数据时，我们采用了常规的数据清洗流程：去重、格式标准化、缺失值填充。然而，在数据交付后，...

大语言模型输入处理安全性研究 研究背景 大语言模型在处理用户输入时存在多种安全风险，包括注入攻击、恶意输入构造等。本文旨在分析并验证常见的输入处理安全问题。 潜在风险分析 1. 输入长度异常检测 python import re def v...

在LLaMA2模型微调过程中，显存不足是一个常见但棘手的问题。本文将分享几种有效的优化方案，帮助ML工程师在有限硬件条件下完成微调任务。 问题分析 在使用8GB显存的GPU进行LLaMA2微调时，通常会遇到以下问题： 模型加载失败 训练过程...

大模型微调过程中数据清洗技巧分享 在大模型微调实践中，数据质量直接影响模型效果。本文总结了几个实用的数据清洗技巧。 1. 去除重复数据 python import pandas as pd 读取数据 df = pd.read csv('tr...

开源大模型部署监控体系搭建实践 在大模型生产环境中，建立完善的监控体系是确保系统稳定运行的关键。本文将分享一套可复现的开源大模型监控方案。 监控架构设计 采用Prometheus + Grafana组合进行监控： yaml promethe...

联合训练系统中模型训练稳定性保障措施 在多模态大模型联合训练实践中，我们遇到了训练不稳定、梯度爆炸等常见问题。以下是我们在实际项目中总结的稳定训练方案。 问题复现 使用ViT+BERT架构进行图像 文本对齐训练时，loss值在2000轮后出...