量化模型安全性评估：检测潜在的模型漏洞 在模型压缩与量化技术栈中，量化模型的安全性评估是部署前的关键环节。本文将通过具体工具和方法，系统评估量化模型中的潜在漏洞。 量化工具对比测试 我们使用TensorFlow Lite和PyTorch Q...

多机训练中的分布式日志收集策略 在多机多卡训练场景下，日志收集的挑战远超单机环境。我们曾踩过一个坑：使用标准logging模块时，不同节点的日志会混杂在一起，导致无法区分哪个节点产生了什么错误。 问题重现步骤： 1. 启动3个节点的Horo...

基于Prometheus的LLM服务监控告警 随着大模型服务的微服务化改造，监控告警体系成为保障服务稳定运行的关键。本文将介绍如何基于Prometheus构建LLM服务的监控告警系统。 监控指标收集 首先需要在LLM服务中集成Prometh...

在大模型训练中，数据清洗的质量直接影响模型性能。本文介绍一个可复现的数据质量评估模型。 核心评估指标 1. 完整性检查 ：统计缺失值比例 2. 一致性验证 ：检查数据格式统一性 3. 异常值检测 ：使用IQR方法识别离群点 4. 重复数据识...

在分布式大模型训练中，动态资源分配一直是提升训练效率的关键优化点。最近我们团队在实践中使用Elastic Training实现了这一目标，效果显著。 Elastic Training简介 Elastic Training通过动态调整训练资源...

在分布式大模型训练中，GPU内存泄漏是一个常见但棘手的问题，尤其在长时间训练过程中容易导致训练中断。本文分享一次典型的GPU内存泄漏排查经验。 问题现象 ：使用PyTorch DDP训练一个7B参数的Transformer模型时，在训练到第...

在Linux系统安全调优中，内核参数优化是构建安全基础设施的关键环节。本文将通过具体配置案例，展示如何在保障系统性能的同时提升安全性。 1. 禁用不必要的内核模块 首先，通过编辑 /etc/modprobe.d/blacklist.conf...

系统管理员必读：Linux中内核模块加载黑名单配置方法 在Linux系统安全防护中，控制内核模块的加载是防止恶意代码执行的重要手段。本文将详细介绍如何通过内核参数和配置文件实现内核模块加载黑名单。 1. 基于MODULE BLACKLIST...

量化安全防护：量化模型的反调试与防篡改机制 随着AI模型部署越来越广泛，量化模型的安全防护成为重要议题。本文将深入探讨如何在模型压缩过程中实现反调试和防篡改机制。 量化模型安全挑战 量化模型面临的主要安全威胁包括： 反编译攻击 ：攻击者通过...

基于PyTorch的推理加速技术研究 在大模型部署场景中，推理加速是提升系统性能的关键环节。本文将从量化、剪枝等具体技术入手，提供可复现的PyTorch实现方案。 1. 量化加速实现 量化通过将浮点数权重转换为低精度整数来减少计算量和内存占...