量化测试框架搭建：自动化的模型精度评估系统 在AI部署实践中，量化是模型轻量化的核心环节。本文将构建一个可复现的量化测试框架，实现自动化精度评估。 核心组件 使用PyTorch Quantization API构建测试环境： python ...

Spring Boot Actuator作为Spring Boot的核心组件，为应用提供了强大的监控和管理功能。本文将深入分析如何通过Actuator实现应用性能监控。 核心监控指标 Actuator默认提供以下关键指标： /actuato...

在大模型推理场景中，批处理与缓存机制的结合是提升系统吞吐量和降低延迟的关键优化手段。本文将从实际部署角度分享一套可复现的优化方案。 核心思路 批处理通过合并多个请求到一个批次中进行推理，减少模型前向传播次数；缓存则存储已计算的结果，避免重复...

大模型数据隐私合规检查 在大模型训练过程中，数据隐私合规是每个数据科学家必须重视的关键环节。本文将介绍如何通过工程化手段进行数据隐私合规检查，确保训练数据符合隐私保护要求。 隐私数据识别与分类 首先需要对数据进行隐私类别识别，常见的隐私数据...

在分布式大模型训练中，tensor parallel（张量并行）是减少训练时间的关键优化手段。本文将分享一个实际的调优案例。 场景描述 ：使用PyTorch Lightning + DeepSpeed框架训练LLaMA 7B模型，原始配置下...

LLaMA2微调过程中出现loss不收敛问题分析 在开源大模型微调实践中，我们遇到一个典型的训练问题：LLaMA2模型在微调过程中loss值不收敛，甚至出现震荡现象。本文将详细记录该问题的排查过程和解决方案。 问题现象 使用HuggingF...

大模型推理过程中的数据泄露风险控制测试 测试背景 在大模型推理过程中，攻击者可通过查询日志、响应时间分析等手段进行数据泄露攻击。本测试旨在验证防护机制的有效性。 防御策略 采用 输入过滤+输出控制+访问审计 三重防护机制： python i...

在大模型训练中，特征工程是决定模型性能的关键环节。本文将从数据预处理、特征构造和特征选择三个维度，梳理大模型训练中的核心特征工程技术。 1. 数据预处理与清洗 首先需要对原始数据进行清洗，去除噪声和异常值。以文本数据为例，可以使用如下Pyt...

大规模模型部署方案设计：负载均衡策略分析 在大规模模型部署中，合理的负载均衡策略是确保系统稳定性和性能的关键。本文将从实际部署角度出发，探讨几种主流的负载均衡方案及其在大模型推理场景中的应用。 1. 负载均衡基础概念 负载均衡的核心目标是将...

权限控制系统设计：Linux访问控制模型构建与验证 在Linux系统中，访问控制是保障系统安全的核心机制。本文将通过具体案例演示如何构建和验证基于DAC（自主访问控制）和MAC（强制访问控制）的混合权限控制系统。 DAC权限控制验证 首先验...