特征工程中的特征工程自动化框架踩坑记 最近在尝试构建一个自动化特征工程框架时，踩了不少坑，分享给大家避雷。 问题背景 在大模型训练过程中，手动进行特征工程既耗时又容易出错。我试图用Python构建一个自动化框架来处理这个问题。 核心代码实现...

开源大模型安全漏洞修复技巧分享 最近在测试开源大模型时发现了一些常见的安全漏洞，今天来分享几个实用的修复技巧。 漏洞类型一：Prompt注入防护 当模型接收用户输入作为prompt时，容易受到恶意指令注入。建议使用输入验证和白名单机制： p...

LLM模型训练数据安全存储实践 在大模型训练过程中，训练数据的安全存储是保障模型安全性的关键环节。本文将从存储机制、访问控制和数据保护三个维度进行复盘总结。 存储架构设计 推荐采用分层存储架构： bash 数据分类存储示例 mkdir p ...

基于Docker Swarm的模型监控系统配置 最近在部署基于Docker Swarm的机器学习模型监控平台时踩了不少坑，分享一下实际配置过程。 核心监控指标配置 首先需要在Docker Swarm服务中集成Prometheus监控。创建 ...

在LLM微服务架构中，数据安全保护是每个DevOps工程师必须面对的核心挑战。本文将通过对比传统单体架构与微服务架构下的数据治理方式，探讨如何在保持服务灵活性的同时确保数据安全。 微服务架构下的数据安全挑战 与传统的单体应用相比，微服务架构...

大模型测试报告生成自动化方案 在开源大模型测试与质量保障社区中，我们致力于提升大模型测试的效率和准确性。本文将介绍如何通过自动化工具实现测试报告的自动生成，从而减轻测试工程师的工作负担。 自动化测试报告生成方案 1. 方案概述 本方案基于P...

在GPU集群分布式训练中，网络延迟是影响训练效率的关键因素。本文将对比分析几种主流的网络延迟优化策略。 问题分析 使用Horovod进行多机训练时，网络延迟主要来源于RDMA和TCP网络通信。通过 horovodrun network in...

TensorFlow服务安全策略与访问控制 在TensorFlow Serving微服务架构中，安全策略是部署成功的关键环节。本文将深入探讨如何通过Docker容器化和负载均衡配置实现安全的模型服务访问控制。 基础安全配置 首先，在Dock...

在PyTorch深度学习训练过程中，异常梯度（Gradient Explosion）是导致模型训练不稳定的主要原因之一。本文将通过具体代码示例展示如何检测并处理异常梯度。 1. 异常梯度检测方法 首先使用梯度范数监控机制： python i...

大模型推理中缓存策略优化 在大模型推理过程中，缓存策略的优化对于提升系统性能和降低资源消耗具有重要意义。本文将探讨如何通过合理的缓存机制来优化大模型推理效率。 缓存策略分析 在大模型推理中，缓存主要应用于以下场景： 提示词缓存 ：对相同或相...