大模型推理中缓存预热效果评估 在大模型推理场景下，缓存预热策略对系统性能影响显著。本文通过实际测试验证不同预热策略的效果。 测试环境 模型：LLaMA 7B 硬件：NVIDIA A100 80GB 软件：PyTorch 2.0, Trans...

大模型推理过程中的错误处理策略 在大模型推理过程中，错误处理是确保系统稳定性和安全性的重要环节。本文将探讨如何通过合理的错误处理策略来提升大模型系统的鲁棒性。 常见错误类型分析 在大模型推理中，主要错误包括： 1. 输入数据格式错误 2. ...

系统管理员必读：基于SELinux的Linux权限控制最佳实践 在Linux系统安全领域，SELinux（Security Enhanced Linux）作为强制访问控制（MAC）系统的代表，为系统提供了细粒度的权限控制能力。本文将结合实际...

大模型安全检测工具使用经验总结 作为安全工程师，在实际工作中频繁接触大模型安全防护，现将常用检测工具的实战经验进行总结。 1. 对抗样本检测工具 DeepSight 通过部署DeepSight进行实时监控，设置以下阈值： 输入文本相似度阈值...

在分布式训练中，跨节点通信协议的安全机制是保障数据完整性和防止中间人攻击的关键环节。近期在使用Horovod进行多机训练时，发现默认的TCP通信存在安全风险。 问题复现步骤： 1. 启动Horovod训练任务： horovodrun np ...

TensorFlow Serving负载均衡器的高可用性配置方案 在TensorFlow Serving微服务架构中，高可用性负载均衡配置是保障模型服务稳定性的关键。本文将通过Docker容器化部署和Nginx负载均衡器实现高可用性配置。 ...

模型部署监控方案：使用Grafana监控PyTorch服务性能 在实际生产环境中，PyTorch模型的性能监控至关重要。本文将介绍如何通过Grafana实时监控PyTorch服务的性能指标。 1. 部署监控指标收集器 首先，需要在PyTor...

大模型服务故障预防机制设计 在大模型微服务架构中，故障预防比事后处理更为重要。本文将分享一套基于监控指标的故障预防机制。 核心预防策略 1. 资源水位监控 ：设置CPU、内存、GPU使用率阈值 python import psutil im...

在大模型微服务化改造过程中，容量评估是确保系统稳定性的关键环节。本文基于实际项目经验，分享一套可复现的容量评估方法。 评估流程 1. 负载模拟 ：使用locust工具构造真实用户请求模式 bash locust f load test.py...

大模型安全测试框架的构建与优化 随着大模型技术的快速发展，其安全性与隐私保护问题日益凸显。本文将从安全工程师视角，介绍如何构建一个有效的安全测试框架。 框架架构设计 我们建议采用模块化的设计思路，主要包括：输入验证模块、输出过滤模块、异常检...