Linux系统权限提升踩坑记录：通过suid二进制文件实现权限绕过 在Linux系统安全审计过程中，我们发现多个通过suid二进制文件实现权限绕过的案例。本文将详细记录一次典型的权限提升过程，并提供可复现的测试步骤。 背景说明 SUID（S...

在大模型微服务架构中，监控告警的智能化处理已成为DevOps实践的核心环节。传统告警系统往往存在误报率高、响应慢等问题，本文将对比分析几种主流的智能告警解决方案。 传统vs智能告警对比 传统告警基于固定阈值触发，如CPU使用率超过80%即告...

在大语言模型微调实践中，模型融合技术已成为提升性能的关键手段。本文将对比分析几种主流融合策略。 1. 模型平均融合（Model Averaging） 这是最基础的融合方法，适用于多个微调后的模型权重合并。实现方式为： python impo...

在分布式大模型训练中，数据读取瓶颈往往是性能提升的瓶颈所在。本文分享一套实用的瓶颈识别方法。 1. 基准测试 首先使用 torch.utils.data.DataLoader 进行基准测试： python import torch data...

在搭建开源大模型训练环境的过程中，系统选择是一个关键环节。本文记录了在Ubuntu与CentOS之间做出选择时的踩坑经历，希望能为同样面临此决策的工程师提供参考。 环境背景 本人在使用PyTorch进行大模型训练时，需要搭建一个稳定、高效的...

图像文本联合训练时的模型泛化能力验证 在多模态大模型架构设计中，验证模型在图像文本联合训练下的泛化能力是确保系统鲁棒性的重要环节。本文将通过具体的数据处理流程和模型融合方案来实现这一目标。 数据预处理与特征提取 首先，对图像数据进行标准化处...

图像文本联合训练时数据增强方案对比分析 在多模态大模型架构设计中，图像文本联合训练的数据增强策略直接影响模型的泛化能力。本文通过对比分析三种典型的数据增强方案，为架构师提供可复现的实践指导。 数据预处理流程 首先，构建统一的数据管道： py...

量化工具对比：TensorFlow Lite vs PyTorch量化效率分析 作为一名AI部署工程师，最近在项目中尝试了两种主流的模型量化工具——TensorFlow Lite和PyTorch的量化功能。经过实际测试，发现两者在使用场景和...

深度学习模型部署优化实践 在实际工程场景中，Transformer模型的推理性能直接影响用户体验和成本控制。本文将分享几个实用的部署优化技术。 1. 动态Batch Size优化 根据硬件资源动态调整batch size可以最大化GPU利用...

大模型部署中的系统升级策略 在大模型系统部署过程中，系统升级往往是最具挑战性的环节之一。本文将结合实际部署经验，分享一套可复现的系统升级策略。 升级前的评估与规划 首先需要对现有系统进行全面评估： bash 检查当前硬件资源使用情况 nvi...