大模型服务安全策略实施 在大模型微服务化改造过程中，安全治理是不可忽视的核心环节。本文将从实际操作角度，分享如何在开源大模型微服务架构中实施有效的安全策略。 安全策略框架 首先建立多层次安全防护体系： 1. 网络层安全：通过API网关实现访...

在大模型部署过程中，CPU占用过高是一个常见但容易被忽视的问题。本文将通过实际案例分析CPU占用过高的原因，并提供可复现的解决方案。 问题现象 在Kubernetes环境中部署Qwen 7B模型时，发现Pod的CPU使用率持续维持在80%以...

大模型推理性能测试工具对比评测 最近在做大模型微调项目时，需要对不同推理框架的性能进行评估，特此整理了几个主流测试工具的对比评测。 测试环境 GPU: NVIDIA A100 80GB CPU: Intel Xeon Platinum 83...

对抗攻击防御中模型训练策略优化实验 实验背景 在AI安全防护实践中，对抗攻击已成为模型部署的主要威胁。本文通过对比不同训练策略，验证防御效果。 实验设计 使用MNIST数据集，构建基础CNN模型进行对比实验。采用FGSM攻击生成对抗样本，测...

模型压缩效果量化测试方法 在大模型推理加速实践中，量化测试是评估压缩效果的核心环节。本文将介绍一套完整的量化测试方法论，包含具体实现步骤。 1. 量化指标定义 首先需要建立统一的评估指标体系： 准确率损失 ：压缩前后模型在验证集上的Top ...

模型量化后处理流程：推理结果质量控制 模型量化是AI部署中的关键轻量化技术，但量化后的模型推理结果往往存在精度下降问题。本文将通过实际案例展示如何构建有效的量化后处理流程。 量化工具选择与配置 以TensorRT为例，使用INT8量化时需先...

多任务Adapter的模型训练优化 在大语言模型微调实践中，Adapter作为一种轻量级微调方案备受关注。本文将深入探讨如何通过多任务Adapter架构来提升模型性能。 Adapter vs LoRA对比 与LoRA相比，Adapter在保...

基于LoRA的模型压缩优化实践 在大语言模型日益普及的今天，如何在保持模型性能的同时实现模型压缩和加速，成为NLP开发者关注的重点。本文将分享基于LoRA（Low Rank Adaptation）技术的模型压缩优化方案，该方法可有效减少模型...

在大模型微服务架构中，版本管理是确保系统稳定性和可维护性的关键环节。本文将结合开源大模型微服务治理实践，分享一套可复现的版本管理方案。 核心挑战 大模型服务化后，传统版本控制难以满足动态部署需求。每个模型版本都需要独立的配置、依赖和监控策略...

Linux安全工具对比：ClamAV与Sophos在内核检测中的表现 在Linux系统安全防护中，实时病毒扫描和内核级威胁检测是保障系统稳定运行的关键环节。本文将从实际部署角度出发，对比ClamAV与Sophos两款主流安全工具在内核检测方...