LLM服务监控指标体系构建指南 在大模型微服务化改造过程中，构建完善的监控指标体系是确保服务稳定运行的关键。本文将结合DevOps实践，分享如何构建LLM服务的监控指标体系。 核心监控指标分类 1. 基础性能指标 响应时间（Response...

基于Actuator的系统状态监控 Spring Boot Actuator是Spring Boot框架提供的生产就绪功能模块，用于监控和管理应用程序。本文将详细介绍如何配置和使用Actuator进行系统状态监控。 1. 依赖配置 首先在p...

多模态大模型推理中的缓存设计踩坑记录 最近在部署一个多模态大模型服务时，踩了一个关于缓存设计的坑，特来分享一下。 问题背景 我们使用的是基于Transformer的多模态模型，需要处理图像和文本的联合推理。在高峰期，发现推理延迟飙升，初步排...

大规模语言模型推理中的响应时间优化 在大规模语言模型部署中，响应时间优化是提升用户体验的核心指标。本文分享一个可复现的优化方案。 问题分析 通过监控发现，模型推理延迟主要来源于： 1. 序列长度不一致 不同请求的输入长度差异大，导致GPU利...

Linux内核安全配置实战：如何设置内核参数防止缓冲区溢出攻击 缓冲区溢出是常见的系统漏洞攻击方式，通过恶意输入覆盖程序缓冲区，可能导致代码执行、权限提升等严重后果。本文将介绍如何通过内核参数配置来增强系统防御能力。 1. 启用内核防护机制...

AI安全防护体系中的模型微调策略效果分析 在AI安全防护体系中，模型微调作为对抗攻击的重要防御手段，其效果评估至关重要。本文通过对比实验验证不同微调策略对模型鲁棒性的影响。 实验设计 我们使用LLaMA 2 7B模型，在对抗攻击环境下进行微...

量化安全机制：量化模型完整性保护与验证技术方案 在模型部署过程中，量化压缩是实现轻量化的关键步骤。然而，量化过程中的精度损失可能影响模型性能，因此需要建立完善的量化安全机制来保证模型完整性。 量化完整性验证方法 使用TensorFlow M...

在多机训练中，CPU与GPU资源分配策略直接影响训练效率。本文将通过Horovod和PyTorch Distributed两种主流框架的配置案例，对比分析不同资源配置对性能的影响。 Horovod配置案例 设置每个进程使用的GPU数量 ex...

基于Transformer的LoRA微调架构设计 在大语言模型微调实践中，LoRA（Low Rank Adaptation）作为一种高效的方法，通过在预训练权重上添加低秩矩阵来实现参数高效微调。本文将详细介绍基于Transformer架构的...

GPU资源管理优化：PyTorch中显存泄漏排查方法 在PyTorch深度学习模型训练过程中，显存泄漏是常见的性能瓶颈问题。本文提供一套完整的显存泄漏排查方法。 1. 显存监控工具安装 bash pip install nvidia ml ...