LLM微调时模型收敛性评估方法 在大模型微调过程中，评估模型的收敛性是确保训练效果的关键环节。本文将介绍一套系统性的收敛性评估方法，帮助安全工程师有效监控和验证模型训练过程。 1. 收敛性评估指标 损失函数变化趋势 ：记录训练过程中的交叉熵...

大模型部署后安全漏洞修复实践 在大模型部署后的运维阶段，安全漏洞的及时发现与修复至关重要。本文将分享一套可复现的安全漏洞修复流程和工具。 常见漏洞类型 主要涉及以下几类安全问题： 输入验证不足导致的注入攻击 权限控制缺陷 数据泄露风险 修复...

CVE 2021 3959是一个影响Linux内核的权限提升漏洞，主要存在于内核的网络子系统中。该漏洞允许本地攻击者通过特定的UDP数据包触发内核内存损坏，从而获得root权限。 漏洞原理 该漏洞源于net/ipv4/udp.c中的函数in...

Kafka集群状态监控配置 核心监控指标配置 1. 集群健康状态 kafka.server:type=KafkaServer,name=BrokerState (0=启动中, 1=运行中, 2=停止) kafka.controller:ty...

大规模模型训练中的收敛速度优化 在分布式大模型训练中，收敛速度是决定训练效率的核心指标。本文分享几个实用的调优经验。 1. 学习率调度策略优化 使用余弦退火衰减: python import torch.optim.lr scheduler...

大模型推理服务的性能调优技巧 在生产环境中部署大模型推理服务时，性能调优是确保服务稳定性和响应速度的关键环节。本文将分享几个实用的调优技巧，帮助你在实际项目中提升推理效率。 1. 模型量化与压缩 量化是降低模型推理成本的有效手段。以PyTo...

Linux系统安全架构：基于ACPI的内核电源管理安全机制 在现代Linux系统中，ACPI（高级配置与电源接口）作为电源管理的核心组件，其安全性直接影响着系统的整体安全态势。本文将深入探讨如何通过内核配置来增强ACPI电源管理的安全性。 ...

量化精度分析：INT8量化对分类准确率的影响评估 最近在部署YOLOv5模型时，尝试了INT8量化以提升推理性能，结果却让人失望。本篇文章记录了详细的踩坑过程。 实验环境 PyTorch 1.10 TensorRT 8.2 NVIDIA R...

LoRA微调中的训练时间优化策略分享 在大语言模型微调实践中，LoRA（Low Rank Adaptation）因其参数效率高、训练速度快而备受青睐。然而，实际应用中如何进一步优化训练时间仍是一大挑战。本文将从具体实践角度，分享几个行之有效...

大模型微调中的模型泛化能力踩坑记录 最近在做大模型微调项目时，遇到了一个典型的泛化能力问题。最初在小规模数据集上微调后，模型在训练集上表现很好，但一旦应用到新领域数据就表现惨淡。 问题分析 通过对比实验发现，当使用过大的学习率（如1e 4）...