大模型部署后安全监控实践 随着大模型技术的快速发展，模型部署后的安全监控成为保障系统稳定运行的关键环节。本文将分享一套针对大模型部署后安全监控的实践方案。 监控指标体系 部署后应重点关注以下监控指标： 异常请求检测 ：通过分析请求频率、参数...

LLM模型安全测试工具对比分析 随着大语言模型(LLM)在各行业的广泛应用，其安全防护能力成为关注焦点。本文将对主流LLM安全测试工具进行对比分析，为安全工程师提供实用的测试方案。 测试环境准备 bash 安装基础依赖 pip instal...

图像文本联合建模的输入预处理 在多模态大模型训练中，输入预处理阶段直接决定了后续融合效果。最近踩了一个大坑，分享一下血泪史。 数据准备阶段 首先，需要将原始图像和文本数据进行标准化处理。以COCO数据集为例，图像需要统一resize到512...

React Server组件构建环境性能测试踩坑记录 最近在尝试将React Server Component集成到现有项目中，过程中遇到了不少性能问题，特此记录。 环境配置 首先，我使用了Create React App 5.0 + Re...

在大模型测试中，稳定性评估是确保模型在不同环境和负载下持续可靠运行的关键环节。最近在测试一个开源大模型时，发现其在高并发请求下存在明显的性能波动，决定深入分析。 测试环境与工具 模型：开源大模型 v1.2 环境：Ubuntu 20.04，P...

开源大模型微调数据集构建与清洗经验分享 在开源大模型微调实践中，数据质量直接决定了模型效果。本文分享一套可复现的数据集构建与清洗流程。 数据收集阶段 首先从多个公开数据源获取原始文本数据，包括新闻、维基百科、技术文档等。使用以下Python...

分布式训练中节点间通信失败排查记录 在使用 PyTorch Distributed Training 进行大模型训练时，我们遇到了节点间通信失败的问题。本文将详细记录排查过程和解决方案。 问题现象 训练过程中出现 torch.distrib...

Transformer模型推理优化策略 在实际应用中，Transformer模型的推理性能往往成为瓶颈。本文将从量化、剪枝等具体技术角度，提供可复现的优化方案。 1. 量化优化 量化是减少模型参数精度的有效手段。以PyTorch为例，可以使...

大模型推理中的缓存更新策略踩坑记录 最近在优化一个大模型推理服务时，踩了一个关于缓存更新策略的坑。项目中使用了Redis作为缓存层来存储模型输出结果，原本以为简单的LRU淘汰机制就足够了，结果上线后发现性能问题严重。 问题复现步骤： 1. ...

量化工具链性能评估：不同平台性能对比 在AI模型部署实践中，量化技术是实现模型轻量化的关键手段。本文基于实际测试环境，对主流量化工具链进行性能对比分析。 测试环境与方法 使用相同模型（ResNet50）和数据集（ImageNet 1K），在...