基于InfluxDB的模型性能数据存储方案 在构建机器学习模型监控平台时，选择合适的时序数据库至关重要。InfluxDB作为专为时间序列数据设计的数据库，在模型性能监控场景中展现出优异表现。 核心指标设计 首先需要定义关键监控指标： mod...

在多卡训练中，数据加载速度往往成为性能瓶颈。本文将分享几种有效的优化策略。 1. 使用DataLoader的num workers参数 python from torch.utils.data import DataLoader 增加wor...

服务端组件缓存机制效果评估报告 最近在项目中深度实践了React Server Components的缓存机制，特此记录踩坑过程和实际效果。 环境配置 我们使用Next.js 13+版本，配置了以下缓存策略： javascript // a...

LLM安全测试自动化平台构建复盘 随着大模型应用的快速发展，其安全风险日益凸显。本文基于开源大模型安全与隐私保护社区的理念，分享一个LLM安全测试自动化平台的构建思路与实践。 平台架构设计 该平台采用模块化设计，包含： 漏洞扫描模块 ：集成...

CVE 2023 78901 漏洞应急响应方案 漏洞概述 CVE 2023 78901 是一个影响 Linux 内核的权限提升漏洞，攻击者可利用该漏洞在受影响系统上获得 root 权限。该漏洞存在于内核的 net/ipv4/tcp inpu...

系统管理员必学：Linux内核中的权限提升漏洞防护 在Linux系统中，权限提升漏洞是安全防护的核心议题。本文将结合实际案例，介绍如何通过内核配置和安全机制来防范此类漏洞。 漏洞背景与风险 权限提升漏洞通常出现在内核的特权代码路径中，攻击者...

大模型服务的性能基线测试 在大模型系统架构设计中，性能基线测试是评估模型服务性能的关键环节。本文将分享一个可复现的性能测试方案，帮助架构师建立可靠的性能基准。 测试环境配置 GPU: NVIDIA A100 80GB CPU: Intel ...

大模型微调中的过拟合问题解决方法 在大模型微调过程中，过拟合是一个常见且棘手的问题。特别是在数据量有限或模型参数庞大的情况下，模型容易记住训练数据而非学习泛化特征。 问题表现 过拟合通常表现为： 训练集准确率高但验证集准确率低 损失函数在训...

机器学习模型性能波动性分析指标 在机器学习模型运行时监控中，性能波动性是衡量模型稳定性的核心指标。本文将重点介绍三个关键的波动性分析指标及其监控方案。 1. AUC ROC曲线波动率 通过计算AUC值在时间窗口内的标准差来量化稳定性： py...

基于指标聚合的模型性能分析 在生产环境中的机器学习模型监控需要建立完善的指标聚合体系。以下为具体实现方案： 核心监控指标定义 首先定义关键性能指标（KPI）： 预测延迟 ：使用 latency ms 指标，通过 Prometheus 收集每...