大模型服务性能分析工具实践 在大模型微服务化改造过程中，性能监控是保障服务质量的关键环节。本文将分享一个实用的性能分析工具，帮助DevOps工程师快速定位大模型服务瓶颈。 核心功能 该工具主要提供以下监控能力： 模型推理延迟统计 内存使用率...

CVE 2021 3958漏洞修复后的系统稳定性测试 漏洞背景 CVE 2021 3958是一个影响Linux内核的权限提升漏洞，主要存在于TCP协议栈处理数据包时的缓冲区管理机制中。该漏洞允许本地攻击者在特定条件下获得root权限。 修复...

开源大模型微调过程中数据质量控制 在开源大模型微调实践中，数据质量直接决定了模型效果。本文记录一次踩坑经历，分享如何通过系统化方法控制数据质量。 常见问题 数据噪声：包含错误标签、不相关文本 数据分布偏斜：某些类别样本过少 格式不一致：JS...

TensorFlow服务请求处理延迟分析 在TensorFlow Serving微服务架构中，请求延迟是影响系统性能的关键指标。本文通过实际测试对比不同配置下的延迟表现。 环境搭建 首先创建Docker容器化部署环境： bash 构建Ten...

模型安全防护体系构建思路 在大模型时代，构建完善的安全防护体系已成为安全工程师的必修课。本文将从实际测试角度分享一套可复现的模型安全防护构建方法。 核心防护框架 首先建立三层防护体系： 1. 输入过滤层 使用正则表达式过滤恶意输入 2. 中...

大模型微调实战：从预训练到下游任务适配过程 在大模型时代，微调（Fine tuning）已成为将通用预训练模型适配特定下游任务的核心技术。本文将以Hugging Face Transformers库为基础，分享一个完整的微调流程，涵盖数据准...

Ubuntu系统安全审计：用户行为分析与异常访问检测 在Linux内核与系统安全社区中，用户行为分析是系统安全防护的重要环节。本文将通过具体案例，展示如何在Ubuntu系统中进行用户行为审计和异常访问检测。 1. 用户登录行为监控 首先，我...

在多模态大模型联合训练中，训练过程可视化是理解模型行为的关键环节。本文通过对比分析两种可视化方案，展示如何有效监控图像 文本联合训练的进展。 核心挑战 传统单模态训练可视化相对简单，但多模态联合训练面临以下问题： 1. 模态间特征维度不匹配...

机器学习模型健康检查与监控 作为DevOps工程师，构建ML模型的运行时监控系统需要关注以下核心指标： 模型准确性（Accuracy） 、 推理延迟（Latency） 、 数据漂移（Data Drift） 和 模型漂移（Model Drif...

混合精度推理在大模型部署中的挑战 最近在尝试将大模型部署到生产环境时，遇到了混合精度推理的严重问题。作为一个算法工程师，我本以为通过FP16/INT8混合推理能轻松解决推理速度和显存占用的问题，但现实给了我一记响亮的耳光。 问题背景 我们团...