在大模型微服务架构下，服务治理成为保障系统稳定运行的关键环节。本文将围绕LLM微服务架构下的服务治理策略进行深入探讨，并提供可复现的实践方案。 微服务治理核心挑战 LLM微服务架构面临的主要挑战包括：服务间依赖复杂、监控粒度难以把控、故障定...

大模型测试工具集成实践 在大模型研发流程中，测试工具的集成是保障模型质量的关键环节。本文将分享如何将自动化测试工具集成到大模型开发流水线中。 测试环境准备 首先需要搭建标准化的测试环境： bash 安装必要依赖 pip install tr...

LLM模型输入验证机制的准确性评估 踩坑记录 最近在为公司AI系统做安全加固时，发现输入验证机制存在严重漏洞。测试发现，模型对恶意输入的识别准确率仅为65%，远低于预期。 实验设计 我们构建了以下测试用例集： python 恶意输入样本 t...

基于深度学习的大模型漏洞检测方法 检测框架设计 我们基于BERT模型构建了一个针对大模型漏洞的检测系统。该系统通过以下步骤实现： 1. 数据预处理 ：使用Python脚本提取模型输入输出对中的异常模式 python import torch...

大模型部署阶段安全配置自动化工具验证 背景 在大模型部署阶段，安全配置不当可能导致严重的安全风险。本文通过自动化工具验证了部署阶段的安全配置策略。 验证方案 使用以下Python脚本进行自动化检测和修复： python import jso...

深度学习推理性能评估体系 在大模型推理加速实践中，建立科学的性能评估体系是优化工作的基础。本文将从实际工程角度，介绍一套可复现的推理性能评估方法。 核心指标定义 主要关注三个核心指标： 吞吐量 ：每秒处理样本数（samples/sec） 延...

在大模型部署过程中，性能瓶颈往往出现在CPU到GPU的传输环节。最近在部署一个7B参数模型时，发现推理延迟高达150ms，远超预期的20ms。 问题定位 ：通过nvidia smi监控发现GPU利用率仅为30%，但CPU占用率却达到90%。...

大模型微调过程中的数据隐私保护 在大模型微调过程中，数据隐私保护是安全工程师必须关注的核心问题。本文将探讨如何在微调阶段有效保护训练数据的隐私。 隐私风险分析 微调过程中的主要隐私风险包括： 数据泄露 ：训练数据可能通过模型输出或梯度信息间...

联合训练系统中训练资源调度策略 在多模态大模型联合训练场景下，合理的资源调度策略对提升训练效率至关重要。本文将基于实际项目经验，提供一套可复现的资源调度方案。 核心调度策略 采用动态优先级调度算法，根据样本特征自动分配GPU资源。核心代码如...

AI模型输入过滤策略效果评估 实验背景 针对大模型对抗攻击防护，我们对比了三种输入过滤策略：基于长度过滤、基于字符集过滤和基于语法分析过滤。 实验设计 使用Llama2 7B模型作为测试载体，构造了1000个对抗样本（包含恶意prompt注...