大模型服务安全测试实践 随着大模型微服务化改造的深入，确保模型服务的安全性成为DevOps工程师关注的重点。本文将分享在开源大模型微服务治理社区中总结的大模型服务安全测试实践经验。 安全测试框架搭建 首先需要建立一个可复现的安全测试环境。使...

Red Hat内核安全配置：通过grsecurity实现内核模块签名验证 在Linux系统中，内核模块加载的安全性一直是系统管理员关注的重点。Red Hat企业版Linux通过集成grsecurity安全补丁，提供了内核模块签名验证功能，有...

模型版本管理策略设计 作为DevOps工程师，在构建ML监控平台时，模型版本管理是核心环节。以下是我踩过的坑和总结的方案。 核心监控指标 模型准确率下降超过2%（30分钟内） 预测延迟超过500ms（持续10分钟） 数据漂移检测（KS统计量...

Horovod网络连接超参调优指南 在多机多卡训练中，Horovod的网络连接参数对性能影响显著。本文将通过实际案例展示如何优化这些关键参数。 核心参数说明 主要涉及以下四个参数： HOROVOD MPI THREADS ：MPI线程数 H...

在大模型推理过程中，预测延迟是影响用户体验的关键因素。本文将探讨如何通过优化技术手段有效控制预测延迟。 延迟来源分析 大模型推理延迟主要来源于： 1. 前向传播计算 ：模型层间的矩阵运算 2. 内存访问延迟 ：GPU显存与计算单元间的数据传...

分布式训练中数据集划分方式对性能的影响 最近在做分布式训练时，发现数据集划分方式对训练效率影响巨大，特来踩坑分享。 问题背景 使用PyTorch DDP进行分布式训练时，发现不同划分方式导致的GPU利用率差异明显。一开始采用的是简单随机划分...

AI模型安全基线配置的自动化实施案例 在AI模型部署过程中，安全基线配置是防护体系的第一道防线。本文通过实际案例展示如何自动化实施AI模型安全基线配置。 实施方案 我们采用以下自动化脚本进行基线配置： python import torch...

开源框架下的模型压缩技术 在大模型时代，模型压缩技术已成为部署实践中的关键环节。本文将基于PyTorch和TensorFlow开源框架，分享几种主流的模型压缩方法。 1. 知识蒸馏 (Knowledge Distillation) pyth...

微调过程中学习率调度策略探讨 在大模型微调实践中，学习率调度策略直接影响训练效果和收敛速度。本文基于实际踩坑经验，分享几种常见调度策略的使用场景与配置方法。 常见调度策略对比 1. 线性衰减（Linear Decay） 这是最基础的策略，适...

在开源大模型训练与推理技术社区中，性能测试是模型部署前的关键环节。本文将对比评测几款主流的模型性能测试工具，并提供可复现的测试步骤。 一、工具概览 1. NVIDIA TensorRT Inference Server (TRTIS) 这是...