LLM微调过程中模型权重初始化问题 在大模型微调过程中，权重初始化是影响模型性能的关键环节。不当的初始化策略可能导致梯度消失、训练不稳定等问题。 常见初始化方法对比 python import torch import torch.nn a...

量化部署安全防护：防止模型被恶意攻击 在模型量化部署过程中，恶意攻击者可能通过对抗样本、后门攻击等手段破坏模型安全性。本文介绍如何在量化过程中实施安全防护措施。 1. 对抗样本防御 使用PyTorch的对抗训练增强量化模型鲁棒性： pyth...

分布式训练中的网络延迟降低方案 在多机多卡分布式训练中，网络延迟是影响训练效率的关键因素。本文将介绍几种有效的网络延迟优化策略。 1. 网络拓扑优化 使用 NCCL 的拓扑感知功能可以自动优化通信模式： python import torc...

大模型测试中的容错能力测试 在大模型测试领域，容错能力测试是保障模型鲁棒性的重要环节。本文将从测试方法论角度，探讨如何系统性地评估大模型的容错能力。 容错能力测试定义 容错能力测试主要验证模型在面对异常输入、噪声数据或边界条件时的表现，包括...

Linux权限控制机制：通过内核namespaces实现进程隔离 在Linux系统安全架构中，权限控制是核心防护机制之一。内核namespaces作为现代Linux系统的重要特性，为进程隔离提供了强有力的支撑。本文将深入探讨如何利用name...

在LLM微调实践中，LoRA（Low Rank Adaptation）因其参数效率高、训练成本低而备受青睐。然而，在实际应用中，梯度裁剪参数的设置直接影响模型收敛性和稳定性。 核心问题 ：当使用LoRA微调时，梯度爆炸或消失现象频发，特别是...

基于威胁建模的大模型安全设计 在大模型时代，安全设计已成为系统架构的核心考量因素。本文将通过威胁建模方法，探讨如何在大模型设计阶段识别和 mitigating 安全风险。 威胁建模框架 我们采用STRIDE模型进行威胁识别： python ...

Ubuntu服务器安全加固：基于Docker容器的安全配置方法 在现代云原生环境中，Docker容器已成为Ubuntu服务器部署的重要方式。然而，容器化环境也带来了新的安全挑战，需要系统管理员采用严格的安全配置策略。 容器安全配置实践 1....

大模型对抗样本生成效率测试 测试目标 评估不同对抗攻击方法在大模型上的生成效率，为安全防护体系提供基准数据。 测试环境 模型：LLaMA 7B 硬件：NVIDIA RTX 3090 (24GB VRAM) 软件：PyTorch 2.0, F...

在分布式训练中，模型保存策略直接影响训练效率和恢复能力。本文将对比Horovod与PyTorch Distributed两种框架的保存策略。 Horovod模型保存策略 Horovod推荐使用 hvd.rank() 判断主进程进行保存： p...