在Linux系统安全实践中，SELinux（Security Enhanced Linux）作为强制访问控制（MAC）机制的核心组件，其策略状态和运行模式的监控至关重要。本文将通过 sestatus 命令详解如何快速检查SELinux策略状...

大语言模型微调中的数据清洗技巧 在大语言模型微调实践中，数据质量直接决定了模型性能。本文分享几个实用的数据清洗技巧。 1. 噪声文本检测 使用基于统计的方法识别低质量文本： python import numpy as np from co...

大规模语言模型部署中的缓存策略调优经验 在大规模语言模型部署实践中，我们踩过不少坑。最初采用简单的Redis缓存方案，结果发现冷启动时大量请求直接打到模型，性能急剧下降。 问题复现步骤： 1. 部署基础缓存层： redis cli set ...

特征提取技术应用经验 在大模型训练过程中，特征提取是决定模型性能的关键环节。本文分享几种实用的特征提取方法和实践经验。 1. 文本特征提取 对于文本数据，推荐使用TF IDF结合词袋模型： python from sklearn.featu...

多机训练中资源调度算法优化 在分布式大模型训练中，多机资源调度是性能瓶颈的关键因素。本文分享一个基于任务优先级和资源动态分配的优化方案。 核心优化策略 传统静态资源分配存在效率低下问题，我们采用动态调度算法： python import h...

在分布式大模型训练中，数据预处理阶段的性能瓶颈往往被忽视，但其对整体训练效率的影响不容小觑。本文分享几个实用的并行优化策略。 1. 数据加载器并行化 使用PyTorch的 DataLoader 时，设置 num workers 0 可显著提...

在开源大模型训练环境中，环境搭建是迈向高效训练的第一步。本文将分享一套可复现的环境搭建最佳实践，帮助AI工程师和研究者快速构建稳定可靠的训练平台。 1. 环境准备 首先确保硬件配置满足要求，推荐使用NVIDIA GPU（如A100、V100...

LLM安全测试自动化平台建设方案 背景与挑战 面对日益增长的LLM对抗攻击威胁，传统人工安全测试已无法满足防护需求。本文基于对比评测思路，提供可复现的安全测试平台建设方案。 核心防御策略 1. 自动化对抗样本生成系统 python impo...

Adapter模块设计缺陷导致的问题记录 在LLM微调工程化实践中，我们遇到了一个典型的Adapter模块设计缺陷问题。在使用LoRA+Adapter混合微调方案时，发现模型在特定任务上出现性能下降甚至过拟合现象。 问题现象 当我们在Qwe...

在TensorFlow Serving容器化部署中，日志收集是保障服务可观测性的关键环节。本文将对比两种主流日志收集方案：基于Docker日志驱动和基于Filebeat的集中式收集。 方案一：Docker原生日志驱动 Docker默认使用j...