在大模型训练过程中，内存泄漏是一个常见但棘手的问题。本文将通过对比分析两种主流的内存泄漏检测工具，帮助安全工程师快速定位并修复问题。 问题背景 在使用PyTorch进行大模型训练时，我们观察到训练过程中的内存使用量持续增长，最终导致OOM（...

系统安全配置指南：如何通过sysctl命令调整内核安全参数 在Linux系统安全防护中，内核参数的合理配置是构建安全基线的重要环节。本文将结合实际案例，详细说明如何通过 sysctl 命令调整关键内核安全参数。 核心安全参数配置 1. 禁用...

CVE 2020 13896漏洞修复后的兼容性问题测试 漏洞背景 CVE 2020 13896是Linux内核中一个严重的权限提升漏洞，影响了多个内核版本。该漏洞源于内核网络子系统中的数据包处理机制，在特定条件下可导致本地提权。在修复后，部...

在分布式训练中，模型同步策略是影响训练效率和收敛速度的关键因素。本文将分析几种主流的同步策略，并提供实际部署建议。 同步策略对比 1. 数据并行（Data Parallelism） 这是最常用的策略，每个GPU持有完整模型副本，通过AllR...

项目案例分析：某教育机构LoRA微调项目的完整实施 背景介绍 某教育机构希望基于预训练语言模型构建一个专门用于教育领域问答的定制化模型。本文将详细介绍其在LoRA微调方案上的完整实施过程。 项目目标 针对教育场景进行模型微调 保持原有模型性...

踩坑经验总结：微调过程中常见的错误操作和修复方法 在大语言模型微调工程化实践中，我们经常遇到一些看似简单却极易出错的操作。以下是几个典型错误及修复方案。 错误1：LoRA秩设置过小导致欠拟合 python 错误示例 peft config ...

PyTorch 2.0新特性：torch.compile让推理速度提升200% 背景 PyTorch 2.0推出的 torch.compile 功能，通过将模型编译为优化的计算图，显著提升了推理性能。本文通过具体案例展示其效果。 实验环境 ...

开源大模型测试框架优化实践 随着大模型应用的快速发展，测试框架的优化成为保障模型质量的关键环节。本文将分享我们在开源大模型测试框架优化中的实践经验。 当前挑战 我们发现现有测试框架存在以下问题： 1. 测试用例执行效率低下 2. 结果统计不...

Red Hat系统安全审计：日志监控与异常行为识别技术 在Linux系统安全防护体系中，日志监控与异常行为识别是核心环节。本文将结合Red Hat系统环境，介绍如何通过系统日志分析实现有效的安全审计。 1. 系统日志配置优化 首先需要确保系...

大语言模型输入处理流程测试 测试背景 针对大语言模型的输入安全防护，我们设计了多层输入验证流程。本次测试重点验证模型对恶意输入的识别和过滤能力。 测试环境 模型：LLaMA 7B 测试数据集：包含1000条恶意输入样本 防护机制：基于正则表...