在大模型微服务化改造过程中，资源监控是保障系统稳定运行的关键环节。本文将对比分析几种主流的大模型服务资源使用监控方案。 监控方案对比 Prometheus + Grafana 方案 prometheus.yml 配置示例 scrape co...

CVE 2021 3493漏洞应急响应方案 CVE 2021 3493是一个存在于Linux内核中的权限提升漏洞，影响了多个版本的内核。该漏洞属于本地提权漏洞，攻击者可以利用它从普通用户权限提升到root权限。 漏洞分析 此漏洞源于内核中的...

PyTorch分布式训练的性能瓶颈定位 在多机多卡的分布式训练环境中，PyTorch Distributed训练往往面临性能瓶颈问题。本文将通过实际案例展示如何系统性地定位和优化这些瓶颈。 常见性能瓶颈类型 1. 网络带宽瓶颈 使用以下代码...

大模型服务中模型版本管理机制设计 在大模型服务架构中，模型版本管理是确保系统稳定性和可维护性的关键环节。本文将从架构角度探讨如何设计一个高效、可靠的模型版本管理机制。 核心问题分析 模型版本管理面临的核心挑战包括：版本回滚、灰度发布、并行部...

开源大模型训练脚本优化实战分享 最近在参与一个开源大模型微调项目时，发现原始训练脚本存在明显的性能瓶颈。本文记录了从发现问题到优化解决的完整过程。 问题定位 使用HuggingFace Transformers库进行Llama2微调时，训练...

安全运维技巧：Linux中内核参数优化与安全风险平衡 在Linux系统安全运维中，内核参数的优化是平衡系统性能与安全性的关键环节。本文将通过具体案例，探讨如何合理调整内核参数以降低安全风险。 1. 禁用不必要的网络协议栈功能 对于仅需基础网...

LLM安全测试用例设计与验证方法 测试用例设计原则 基于对抗攻击的LLM安全防护，我们设计了以下验证用例： 1. 输入扰动测试 通过添加噪声、同义词替换等方式测试模型鲁棒性。代码示例： python import numpy as np f...

大模型测试中的性能基线建立 在开源大模型测试中，性能基线的建立是保障模型质量的关键环节。本文将分享一个实际踩坑案例，以及可复现的基线建立方法。 踩坑记录 我们团队在测试一个开源大模型时，发现测试结果波动极大。经过排查，问题出在测试环境的不一...

在LLM部署实践中，资源使用率监控是保障模型稳定运行的关键环节。本文将对比分析几种主流监控方案，并提供可复现的部署建议。 监控方案对比 Prometheus + Grafana方案 这是最常用的组合，适用于生产环境。通过以下步骤部署： ba...

模型推理时序优化：请求队列管理机制研究 在大模型推理服务中，如何有效管理请求队列、避免延迟抖动是关键问题。本文基于实际项目经验，分享一套可复现的请求队列管理机制。 问题背景 在部署LLM推理服务时，我们发现当并发请求数量激增时，系统响应时间...