v6路由安全漏洞修复实践 最近在将项目从React Router v5升级到v6的过程中，遇到了一个令人头疼的安全问题。在升级后，我们发现应用中存在路由跳转未正确验证的问题，导致用户可能通过构造恶意URL访问不应该访问的页面。 问题复现步骤...

量化调试实战经验：解决常见量化难题 在模型部署过程中，量化是实现模型轻量化的关键步骤。本文分享几个常见量化问题的解决方案。 1. 对称量化vs非对称量化选择 以PyTorch为例，使用TensorRT进行量化时遇到精度下降问题： pytho...

大模型部署中Docker容器启动失败排查记录 在大模型部署实践中，Docker容器启动失败是常见问题。本文记录一次典型故障的排查过程。 问题现象 使用以下Dockerfile构建镜像后，容器启动时报错： dockerfile FROM nv...

在大模型推理过程中，内存管理策略直接影响模型的性能和效率。本文将对比分析几种主流的内存优化方法，并通过实际测试验证其效果。 内存优化策略对比 1. 梯度检查点（Gradient Checkpointing） 该技术通过牺牲计算时间来减少显存...

CVE 2023 56789 漏洞攻击向量分析 漏洞概述 CVE 2023 56789 是一个影响 Linux 内核的权限提升漏洞，存在于内核的内存管理子系统中。该漏洞允许本地攻击者通过构造特定的内存操作，在满足条件的情况下获得 root ...

大模型服务测试自动化工具推荐 在大模型微服务化改造过程中，测试自动化是保障服务质量的关键环节。本文推荐几款适用于大模型服务的测试自动化工具，并提供可复现的实践方案。 工具推荐 1. Locust 用于负载测试和性能评估 python fro...

LLM测试中的跨语言能力评估 在大模型测试中，跨语言能力评估是确保模型在多语言环境下的鲁棒性和泛化能力的关键环节。本文将介绍如何通过自动化测试方法对LLM的多语言支持能力进行系统性评估。 评估维度 1. 语言识别准确性 ：验证模型是否能正确...

使用Docker容器化部署LLM服务完整指南 在大模型时代，如何高效、稳定地部署LLM服务成为ML工程师面临的重要课题。本文将带你使用Docker完成LLM服务的容器化部署，涵盖环境准备、镜像构建和运行部署等关键步骤。 1. 环境准备 首先...

在LLM微调过程中，训练效率一直是困扰开发者的痛点问题。本文记录我们在实际项目中踩过的几个坑以及优化方案。 问题背景 ：我们使用LoRA微调方法对7B参数模型进行定制化训练，原始配置下训练速度极慢。 踩坑记录 ： 1. 显存溢出问题 ：最初...

多任务Adapter架构下的参数分配策略 在大语言模型微调工程化实践中，多任务Adapter架构已成为提升模型泛化能力的重要方案。本文将详细探讨如何在多任务场景下进行合理的参数分配。 核心思路 采用分层参数分配策略： 1. 全局Adapte...