基于eBPF的大模型服务监控实践 在大模型微服务架构中，监控能力是保障系统稳定运行的关键。本文将介绍如何利用eBPF技术实现对大模型服务的高效监控。 eBPF监控原理 eBPF(extended Berkeley Packet Filter...

在大模型训练中，特征缩放是特征工程的关键步骤之一。最近在处理一个大规模文本分类数据集时，我踩了一个大坑，特来分享一下。 问题背景 我们有一个包含文本特征和数值特征的混合数据集，其中数值特征范围差异很大（0 1000000）。按照常规做法，我...

大模型输入输出验证机制复盘 在大模型安全防护体系中，输入输出验证是第一道重要防线。本文将从实践角度复盘常见的验证机制。 核心验证策略 输入验证层面： python import re def validate input(input tex...

多卡训练中模型收敛速度提升 在多卡训练环境中，模型收敛速度的优化是提升训练效率的关键。本文将从通信优化、梯度聚合策略和硬件配置三个维度，提供可复现的优化方案。 1. 通信优化配置 使用Horovod时，建议启用NCCL通信库的优化参数： p...

大模型服务中故障恢复机制的设计与实现 在大模型服务部署中，故障恢复机制是保障系统高可用性的关键环节。本文基于实际生产环境，分享一套可复现的故障恢复设计方案。 核心设计思路 采用分层恢复策略： 1. 感知层 ：通过健康检查探针监控服务状态 2...

大模型训练中的数据偏斜问题处理 在大模型训练过程中，数据偏斜（Data Skewness）是一个常见但容易被忽视的问题。本文将通过对比不同处理方法，帮助数据科学家更好地应对这一挑战。 什么是数据偏斜？ 数据偏斜指的是训练数据中某些类别或特征...

大模型对抗样本生成与防御能力对比研究 在大模型安全领域，对抗样本攻击与防御机制的研究至关重要。本文将探讨如何通过可控的对抗样本生成方法来测试大模型的安全性，并对比不同防御策略的有效性。 对抗样本生成方法 对抗样本生成通常基于梯度信息进行扰动...

在Linux内核安全测试中，使用gdb调试内核模块是定位安全问题的重要手段。本文将通过一个具体的权限提升漏洞案例，演示如何使用gdb进行内核调试。 案例背景 ：某内核模块存在未验证的ioctl调用，允许普通用户通过恶意参数触发内核内存越界访...

基于特征提取的大模型攻击识别技术实验 实验背景 针对大模型面临的对抗攻击，本实验基于特征提取方法构建攻击识别体系。通过分析正常样本与攻击样本的特征差异，建立可复现的防御机制。 实验环境 Python 3.8+ PyTorch 1.10+ T...

量化参数选择策略：基于数据分布特征的量化参数配置 在模型量化过程中，合理选择量化参数是实现高效部署的关键。本文将基于实际案例，展示如何根据数据分布特征配置量化参数。 数据分布分析 首先需要分析权重和激活值的分布情况，使用PyTorch统计信...