大模型微调时过拟合现象的检测与预防机制 在大模型微调过程中，过拟合是一个常见但严重的问题，会导致模型在训练集上表现优异但在测试集上性能下降。本文将分享如何通过系统性方法来检测和预防这一现象。 过拟合检测方法 1. 验证集监控法 python...

模型部署自动化脚本编写踩坑记录 最近在为公司机器学习平台搭建自动化部署脚本时，踩了几个大坑，分享一下具体实现方案。 核心监控指标配置 首先必须明确监控维度： 模型性能指标 ：准确率、召回率、F1 score等核心业务指标 系统资源指标 ：C...

监控系统负载均衡策略 在机器学习模型运行时监控平台中，负载均衡策略直接影响系统稳定性和监控准确性。本文分享基于Prometheus和Grafana的负载均衡监控方案。 核心监控指标 1. 负载均衡器指标 nginx ingress cont...

Linux内核权限控制：如何配置和管理内核keyring机制 keyring是Linux内核提供的一种安全机制，用于存储和管理密钥、证书等敏感信息。它广泛应用于系统认证、加密解密等场景中。本文将详细介绍keyring的配置与管理方法。 1....

大模型推理过程中的恶意代码注入检测策略 问题背景 在大模型推理过程中，攻击者可能通过输入恶意代码注入，导致模型执行非预期操作。本文提供一套可复现的检测策略。 核心检测方案 1. 输入语法树分析 python import ast impor...

对抗样本防御机制的准确率与效率平衡实验 实验背景 针对大模型面临的对抗攻击威胁，我们设计了一套基于输入验证和模型微调的双重防护体系。通过对比不同防御策略在准确率和推理效率上的表现，寻找最佳平衡点。 防御策略实现 我们采用以下三种防御机制组合...

在大模型训练中，数据清洗是决定模型性能的关键环节。本文将对比三种主流工具：OpenRefine、Pandas 和 Dask，在处理大规模数据集时的效率和功能表现。 OpenRefine 简介 OpenRefine 是一款基于 Web 的数据...

在LLM服务中，模型服务配置管理是确保系统稳定性和可维护性的关键环节。本文将介绍如何通过配置中心和环境变量来管理模型服务的配置。 配置管理架构 配置文件结构示例 { "model": { "name": "llama 2 7b", "pat...

在大模型训练中，动态batch size策略能够有效提升训练效率并适应不同硬件资源。本文将介绍如何实现基于梯度尺度和显存占用的动态batch size调整方法。 核心思路 动态batch size的核心在于根据当前训练状态实时调整batch...

模型服务延迟抖动检测算法 核心原理 基于滑动窗口的动态阈值检测，通过计算P95延迟的标准差来识别异常抖动。 监控指标配置 1分钟滑动窗口延迟数据 metrics: latency p95: 100ms latency p99: 200ms ...