大模型模型部署环境安全审计 随着大模型技术的快速发展，其部署环境的安全性成为关键风险点。本文将从基础设施、网络配置和访问控制三个维度，提供一套可复现的安全审计方案。 基础设施安全检查 首先检查容器运行环境是否启用安全沙箱机制： bash 检...

机器学习模型推理延迟波动的异常检测系统 在生产环境中，ML模型推理延迟的异常波动直接影响用户体验和业务指标。本文构建一个基于统计分析的延迟异常检测系统。 核心监控指标 推理延迟（p95, p99） 延迟标准差 延迟均值变化率 请求成功率 实...

微服务架构下的大模型服务弹性设计 在大模型微服务化改造过程中，弹性设计是保障系统稳定性和用户体验的关键。本文将探讨如何在微服务架构下为大模型服务构建有效的弹性机制。 弹性设计核心要素 1. 熔断机制实现 python from circui...

容器编排工具对大模型服务的影响分析 在大模型微服务化改造过程中，容器编排工具的选择直接影响着服务治理效果。本文基于Kubernetes环境，分享一次典型的踩坑经历。 问题背景 我们尝试将一个7B参数的大模型服务部署到K8s集群中，最初使用默...

在大语言模型推理场景中，CPU与GPU资源利用率的不均衡是影响系统性能的关键因素。本文通过实际部署经验分析CPU与GPU资源使用模式，并提供可复现的监控方案。 资源使用特征分析 基于实际生产环境数据，大语言模型推理时通常呈现以下特征： GP...

大模型测试中的并发处理能力踩坑记录 最近在参与开源大模型测试项目时，遇到了一个关于并发处理能力的典型问题。作为测试工程师，我们通常会关注模型的响应时间、准确率等指标，但并发场景下的表现同样重要。 问题描述 在使用 transformers ...

大模型数据处理的性能调优实践 在大模型训练过程中，数据处理环节往往成为性能瓶颈。本文将分享几个关键的性能调优技巧，帮助提升数据处理效率。 1. 批处理优化 使用 pandas 进行批处理时，避免频繁的 concat 操作。建议使用列表收集数...

SELinux中domain transitions的使用方法 在Linux系统安全实践中，SELinux（Security Enhanced Linux）提供了强大的强制访问控制机制。其中domain transitions是实现安全上下...

跨模态信息冗余控制在图文融合模型中的实践 在多模态大模型架构设计中，如何有效控制跨模态信息冗余是提升模型效率的关键。本文通过具体的数据处理流程和模型融合方案来解决这一问题。 数据预处理阶段 首先对图像和文本数据进行统一格式化： python...

基于TensorRT的GPT模型推理加速实践 在实际应用中，GPT等大语言模型的推理速度直接影响用户体验。本文将基于NVIDIA TensorRT，分享一套可复现的GPT模型加速方案。 环境准备 bash 安装必要依赖 pip instal...