CVE 2021 3960漏洞修复后服务异常重启问题分析 问题背景 近期在对Linux内核进行安全更新时，我们为系统打上了CVE 2021 3960的补丁。该漏洞涉及内核中的一个权限提升漏洞，攻击者可利用此漏洞获取root权限。在完成安全补...

Linux内核参数调优是系统管理员保障服务器稳定运行的关键技能。本文将结合实际案例，介绍如何通过调整内核参数来优化系统性能并排查常见瓶颈。 1. 内存管理参数调优 当系统出现内存不足问题时，可通过调整 vm.swappiness 参数优化内...

微服务架构下大模型服务的可靠性设计 随着大模型应用的普及，如何在微服务架构下保障大模型服务的可靠性成为关键挑战。本文将从实际案例出发，分享一套完整的可靠性设计方案。 核心设计原则 1. 熔断机制 ：通过Hystrix或Resilience4...

大模型质量评估体系构建方案踩坑记录 最近参与了开源大模型测试与质量保障社区的项目，尝试构建一套大模型质量评估体系。作为一个测试工程师，我深感这个领域既充满机遇又充满挑战。 评估体系设计思路 首先，我们参考了传统软件质量评估方法论，结合大模型...

大模型微调中的正则化技术应用总结 在大模型微调过程中，正则化技术对于防止过拟合、提升泛化能力至关重要。本文将结合实际工程实践，总结几种常用的正则化方法。 1. Dropout正则化 在微调BERT等Transformer模型时，可以在模型层...

LLM安全防护体系的实施路径研究 随着大语言模型(LLM)应用的快速发展，其面临的安全威胁日益严峻。本文基于实际防护经验，总结一套可复现的LLM安全防护实施路径。 核心防御策略 1. 输入过滤与清洗 python import re def...

量化调优策略：通过感知量化训练提升INT8压缩精度 在AI模型部署中，INT8量化是实现模型轻量化的关键步骤。本文将介绍如何通过感知量化训练来优化INT8压缩精度。 感知量化训练原理 感知量化训练是一种在量化过程中保留模型性能的训练方法。它...

在多GPU训练中，合理的内存分配策略对性能提升至关重要。本文将通过实际案例展示如何优化Horovod和PyTorch Distributed环境下的GPU内存使用。 问题分析 当使用多个GPU进行分布式训练时，如果未合理分配GPU内存，可能...

在LLM微调工程化实践中，数据预处理是决定模型性能的关键环节。本文将构建一套标准化的微调数据预处理流程，重点结合LoRA微调方案。 数据预处理标准化流程 1. 数据清洗与格式化 python import pandas as pd from...

Transformer模型加速技术研究 在实际应用中，Transformer模型由于其强大的建模能力而被广泛采用，但其计算复杂度高、推理速度慢的问题也成为了部署瓶颈。本文将从量化、剪枝等具体技术角度出发，探讨实用的加速方法。 1. 量化加速...