在Linux系统安全防护中，网络访问控制是基础且关键的一环。iptables作为核心防火墙工具，其hashlimit模块为流量限制提供了灵活的解决方案。本文将介绍如何使用hashlimit模块来防范DDoS攻击和异常流量。 hashlimi...

在PyTorch深度学习项目中，训练过程监控是模型优化的关键环节。本文将展示如何使用wandb来跟踪PyTorch模型的性能变化。 基础配置 首先安装必要依赖： bash pip install torch wandb 代码实现 创建一个简...

在大模型训练中，数据预处理往往是性能瓶颈。本文分享基于分布式计算的预处理加速策略。 问题背景 面对TB级数据集，传统单机预处理效率低下。我们以文本数据为例，需要完成分词、词干提取、停用词过滤等操作。 解决方案 使用Spark进行分布式数据处...

在LLM服务的生产环境中，API网关作为流量入口和请求分发的核心组件，其配置优化直接影响模型服务的性能、安全性和稳定性。本文将从实际部署角度出发，分享如何通过合理的API网关配置来提升LLM服务的整体表现。 1. 请求限流与速率控制 首先，...

在Linux系统管理中，权限控制是安全防护的核心环节。本文将通过实际案例分享用户与组权限控制的最佳实践。 问题场景： 某企业服务器存在普通用户可访问敏感配置文件的风险。经过排查发现，系统中存在一个名为"webuser"的用户，其主目录下存放...

Kubernetes环境下模型服务资源消耗监控方案 在Kubernetes集群中部署机器学习模型服务时，资源监控是确保服务稳定运行的关键。本文提供一套完整的资源消耗监控方案。 核心监控指标配置 首先在Deployment中添加资源限制和请求...

在LLM微调工程化实践中，Adapter微调因其低资源消耗和高灵活性而备受关注。本文将深入探讨Adapter微调中的模型剪枝技术，这是提升微调效率的关键环节。 Adapter剪枝原理 Adapter剪枝的核心思想是通过移除部分Adapter...

轻量级Transformer架构设计与实现 在大模型推理场景中，如何在保持性能的同时降低计算开销是关键挑战。本文将从实际工程角度出发，介绍几种轻量级Transformer架构的设计思路与实现方法。 1. 模型压缩技术实践 量化压缩 使用Py...

TensorFlow Serving微服务架构容器化部署性能评估 在现代AI应用开发中，将TensorFlow模型快速、稳定地部署为微服务是关键环节。本文基于Docker容器化技术，结合负载均衡策略，对TensorFlow Serving微...

在PyTorch深度学习项目中，DataLoader的调试往往是个痛点。本文分享几个实用的调试技巧。 1. 使用pin memory调试内存问题 python from torch.utils.data import DataLoader ...